jax.numpy.linalg.eig

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jax.numpy.linalg.eig#

jax.numpy.linalg.eig(a)[源代码][源代码]#

计算方阵的特征值和特征向量。

JAX 实现的 numpy.linalg.eig()。

参数:

a (ArrayLike) – 形状为 (..., M, M) 的数组，用于计算特征值和特征向量。

返回:

一个元组 (eigenvalues, eigenvectors) 包含： - eigenvalues：一个形状为 (..., M) 的数组，包含特征值。 - eigenvectors：一个形状为 (..., M, M) 的数组，其中列 v[:, i] 是对应于特征值 w[i] 的特征向量。

返回类型:

tuple[Array, Array]

备注

  • 这与 numpy.linalg.eig() 不同，因为 jax.numpy.linalg.eig() 的返回类型始终是 32 位输入的 complex64，以及 64 位输入的 complex128。

  • 目前，非对称特征分解仅在CPU后端实现。

参见

示例

>>> a = jnp.array([[1., 2.],
...                [2., 1.]])
>>> w, v = jnp.linalg.eig(a)
>>> with jax.numpy.printoptions(precision=4):
...   w
Array([ 3.+0.j, -1.+0.j], dtype=complex64)
>>> v
Array([[ 0.70710677+0.j, -0.70710677+0.j],
       [ 0.70710677+0.j,  0.70710677+0.j]], dtype=complex64)
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