PyTorch torch.linalg.cholesky 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.linalg.choleskyは、PyTorch の線形代数モジュール（linalg）において、対称正定値行列の Cholesky 分解を計算するための関数です。これはtorch.choleskyの推奨代替関数です。
関数定義
torch.linalg.cholesky(A, upper=False, out=None)
パラメータ:
A(Tensor): 入力の対称正定値行列。upper(bool, オプション): True の場合、上三角行列を返します。それ以外の場合は下三角行列を返します。デフォルトは False です。out(Tensor, オプション): 出力テンソル。
戻り値:
torch.Tensor: Cholesky 分解の三角行列を返します。
使用例
例
import torch
# 対称正定値行列を作成
A = torch.tensor([[4.0, 2.0, 2.0],
[2.0, 5.0, 3.0],
[2.0, 3.0, 6.0]], dtype=torch.float64)
# Cholesky 分解
L = torch.linalg.cholesky(A)
print("元の行列 A:")
print(A)
print("nCholesky 分解 (下三角行列 L):")
print(L)
print("n検証: L @ L.T = ")
print(L @ L.T)
# 対称正定値行列を作成
A = torch.tensor([[4.0, 2.0, 2.0],
[2.0, 5.0, 3.0],
[2.0, 3.0, 6.0]], dtype=torch.float64)
# Cholesky 分解
L = torch.linalg.cholesky(A)
print("元の行列 A:")
print(A)
print("nCholesky 分解 (下三角行列 L):")
print(L)
print("n検証: L @ L.T = ")
print(L @ L.T)
出力結果は次のとおりです：
原矩阵 A:
tensor([[4., 2., 2.],
[2., 5., 3.],
[2., 3., 6.]], dtype=torch.float64)
Cholesky 分解 (下三角矩阵 L):
tensor([[2.0000, 0.0000, 0.0000],
[1.0000, 2.0000, 0.0000],
[1.0000, 1.0000, 2.0000]], dtype=torch.float64)
验证: L @ L.T =
tensor([[4., 2., 2.],
[2., 5., 3.],
[2., 3., 6.]], dtype=torch.float64)
その他の拡張