torch.linalg.slogdet

torch.linalg.slogdet(A, *, out=None)

计算方阵行列式的绝对值及其符号和自然对数。

对于复杂的 A ，它返回行列式的符号和模的自然对数，即行列式的对数极分解。

行列式可以通过符号 * exp(logabsdet) 恢复。当一个矩阵的行列式为零时，它返回(0, -inf)。

支持输入 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型。也支持矩阵批处理，如果 A 是矩阵批，则输出具有相同的批维度。

参见

torch.linalg.det() 计算方阵的行列式。

参数:

A（张量）- 形状为（*，n，n）的张量，其中*为零个或多个批处理维度。

关键字参数:

out (元组，可选) – 两个张量的输出元组。如果为 None，则忽略。默认：None。

返回值:

一个命名元组（符号，logabsdet）。

标记将具有与 A 相同的 dtype。

logabsdet 始终为实值，即使 A 是复数。

示例：

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> A
tensor([[ 0.0032, -0.2239, -1.1219],
        [-0.6690,  0.1161,  0.4053],
        [-1.6218, -0.9273, -0.0082]])
>>> torch.linalg.det(A)
tensor(-0.7576)
>>> torch.logdet(A)
tensor(nan)
>>> torch.linalg.slogdet(A)
torch.return_types.linalg_slogdet(sign=tensor(-1.), logabsdet=tensor(-0.2776))