NumPy 1.14 - numpy.linalg.tensorsolve()

numpy.linalg.tensorsolve




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numpy.linalg.tensorsolve

numpy.linalg.tensorsolve(a, b, axes=None) [source]

एक्स के लिए टेन्सर समीकरण ax = b को हल करें।

यह माना जाता है कि x सभी सूचकांकों को उत्पाद में tensordot(a, x, axes=b.ndim) किया जाता है, साथ में सबसे सही सूचकांकों के साथ, जैसा कि अंदर किया जाता है, उदाहरण के लिए, tensordot(a, x, axes=b.ndim)

पैरामीटर:

a : array_like

गुणांक b.shape + Q , आकार b.shape + QQ , एक ट्यूपल, उसके सबसे prod(Q) == prod(b.shape) की उचित संख्या से मिलकर उस उप-टेंसर के आकार के बराबर होता है, और ऐसा होना चाहिए कि prod(Q) == prod(b.shape) (जिस अर्थ में कहा जाता है ईमानदार बनें')।

b : array_like

दाएं हाथ का टेंसर, जो किसी भी आकार का हो सकता है।

कुल्हाड़ियों : ints के टपल, वैकल्पिक

व्युत्क्रम से पहले, दाईं ओर फिर से घूमने के लिए अक्ष। यदि कोई नहीं (डिफ़ॉल्ट), कोई पुन: व्यवस्थित नहीं किया जाता है।

यह दिखाता है:

x : ndarray, आकार Q

जन्म देती है:

LinAlgError

यदि a एकवचन है या नहीं 'वर्ग' (उपरोक्त अर्थ में)।

यह भी देखें

numpy.tensordot , tensorinv , numpy.einsum

उदाहरण

>>> a = np.eye(2*3*4)
>>> a.shape = (2*3, 4, 2, 3, 4)
>>> b = np.random.randn(2*3, 4)
>>> x = np.linalg.tensorsolve(a, b)
>>> x.shape
(2, 3, 4)
>>> np.allclose(np.tensordot(a, x, axes=3), b)
True