torch.vander

torch.vander(x, N=None, increasing=False) → Tensor

生成 Vandermonde 矩阵。

输出矩阵的列是输入向量 $x^{(N-1)}, x^{(N-2)}, ..., x^0$ 的逐元素幂。如果 increasing 为 True，则列的顺序是反向的 $x^0, x^1, ..., x^{(N-1)}$ 。每行具有几何级数的此类矩阵以亚历山大-泰奥菲尔·范德蒙德的名字命名。

参数:

• x（张量）- 1-D 输入张量。

• N（int，可选）- 输出矩阵中的列数。如果未指定 N，则返回一个正方形数组 $(N = len(x))$ 。

• increasing（bool，可选）- 列的幂的顺序。如果为 True，则幂从左到右增加，如果为 False（默认值）则相反。

返回值:

椭圆蒙德矩阵。如果增加为 False，则第一列为 $x^{(N-1)}$ ，第二列为 $x^{(N-2)}$ ，依此类推。如果增加为 True，则列为 $x^0, x^1, ..., x^{(N-1)}$ 。

返回类型:

张量

示例：

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 5])
>>> torch.vander(x)
tensor([[  1,   1,   1,   1],
        [  8,   4,   2,   1],
        [ 27,   9,   3,   1],
        [125,  25,   5,   1]])
>>> torch.vander(x, N=3)
tensor([[ 1,  1,  1],
        [ 4,  2,  1],
        [ 9,  3,  1],
        [25,  5,  1]])
>>> torch.vander(x, N=3, increasing=True)
tensor([[ 1,  1,  1],
        [ 1,  2,  4],
        [ 1,  3,  9],
        [ 1,  5, 25]])