torch.linalg.ldl_factor_ex

torch.linalg.ldl_factor_ex(A, *, hermitian=False, check_errors=False, out=None)

这是一个不执行错误检查的版本 ldl_factor() ，除非 check_errors = True。它还返回 LAPACK 的 sytrf 返回的 info 张量。 info 存储来自后端库的整数错误代码。正整数表示 $D$ 的对角线元素为零。如果将结果用于求解线性方程组，则将发生除以 0 的情况。 info 填充为零表示因式分解成功。如果 check_errors=True 和 info 包含正整数，则抛出 RuntimeError。

注意

当输入位于 CUDA 设备上时，此函数仅在 check_errors = True 时同步。

警告

此函数为“实验性”的，它可能在未来的 PyTorch 版本中发生变化。

参数:

A (张量) – 形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 表示零个或多个批处理维度，由对称或厄米矩阵组成。

关键字参数:

• hermitian（布尔值，可选）- 是否将输入视为厄米矩阵或对称矩阵。对于实值矩阵，此开关无影响。默认：False。

• check_errors（布尔值，可选）- 控制是否检查 info 的内容，如果非零则引发错误。默认：False。

• out（元组，可选）- 要写入的三个张量的元组。如果为 None 则忽略。默认：None。

返回值:

命名元组（LD，主元，信息）。

示例：

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> A = A @ A.mT # make symmetric
>>> A
tensor([[7.2079, 4.2414, 1.9428],
        [4.2414, 3.4554, 0.3264],
        [1.9428, 0.3264, 1.3823]])
>>> LD, pivots, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(A)
>>> LD
tensor([[ 7.2079,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.5884,  0.9595,  0.0000],
        [ 0.2695, -0.8513,  0.1633]])
>>> pivots
tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)