PyTorch torch.cumulative_trapezoid 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.cumulative_trapezoidは、PyTorch において関数の累積台形積分を計算するための関数です。台形則を使用して、指定した点における関数の累積積分を計算します。
関数定義
torch.cumulative_trapezoid(y, x=None, dx=1.0, dim=-1)
パラメータ:
y(Tensor): 被積分関数の値。x(Tensor, オプション): 関数に対応する x 座標。None の場合は、dx ステップが使用されます。dx(float, オプション): x 座標間のステップ幅。デフォルトは 1.0 です。dim(int, オプション): 積分する次元。デフォルトは -1 です。
戻り値:
torch.Tensor: 累積積分の結果を返します。
使用例
例
import torch
# 関数値を作成
y = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 累積台形積分
result = torch.cumulative_trapezoid(y)
print("関数値 y:", y)
print("累積積分結果:", result)
# 関数値を作成
y = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
# 累積台形積分
result = torch.cumulative_trapezoid(y)
print("関数値 y:", y)
print("累積積分結果:", result)
出力結果は次のとおりです：
函数值 y: tensor([1., 2., 3., 4., 5.]) 累积积分结果: tensor([0.0000, 1.5000, 3.5000, 6.0000, 9.0000])
例 - x 座標を指定
import torch
y = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
x = torch.tensor([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
result = torch.cumulative_trapezoid(y, x)
print("累積積分結果:", result)
y = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
x = torch.tensor([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0])
result = torch.cumulative_trapezoid(y, x)
print("累積積分結果:", result)
その他の拡張