Función torch.qr de PyTorch
Manual de referencia de PyTorch torch
torch.qrEs una función de PyTorch utilizada para calcular la descomposición QR de una matriz. La descomposición QR descompone la matriz A como A = Q * R, donde Q es una matriz ortogonal y R es una matriz triangular superior.
Definición de la función
torch.qr(input, out=None)
Parámetros:
input(Tensor): La matriz de entrada.out(tuple, opcional): La tupla de salida.
Valor de retorno:
tuple: Devuelve una tupla (Q, R).
Ejemplo de uso
Ejemplo
import torch
# Crear la matriz
A = torch.tensor([[12.0, -51.0, 4.0],
[6.0, 167.0, -68.0],
[-4.0, 24.0, -41.0]])
# Descomposición QR
Q, R = torch.qr(A)
print("Matriz A:")
print(A)
print("nMatriz ortogonal Q:")
print(Q)
print("nMatriz triangular superior R:")
print(R)
print("nVerificación: Q @ R =")
print(Q @ R)
# Crear la matriz
A = torch.tensor([[12.0, -51.0, 4.0],
[6.0, 167.0, -68.0],
[-4.0, 24.0, -41.0]])
# Descomposición QR
Q, R = torch.qr(A)
print("Matriz A:")
print(A)
print("nMatriz ortogonal Q:")
print(Q)
print("nMatriz triangular superior R:")
print(R)
print("nVerificación: Q @ R =")
print(Q @ R)
El resultado de salida es:
矩阵 A:
tensor([[ 12., -51., 4.],
[ 6., 167., -68.],
[ -4., 24., -41.]])
正交矩阵 Q:
tensor([[-0.8571, 0.3943, 0.3314],
[-0.4286, -0.9029, -0.0343],
[ 0.2857, -0.1714, 0.9428]])
上三角矩阵 R:
tensor([[ -14., -21., 14.],
[ 0., -175., 70.],
[ 0., 0., -35.]])
验证: Q @ R =
tensor([[ 12., -51., 4.],
[ 6., 167., -68.],
[ -4., 24., -41.]])
Otras extensiones