mindspore.mint.triangular_solve

mindspore.mint.triangular_solve(b, A, upper=True, transpose=False, unitriangular=False)

求解正上三角形或下三角形可逆矩阵 A 和包含多个元素的右侧边 b 的方程组的解。

用符号表示，它求解方程 \(A X = b\)，并假设矩阵 A 是一个方阵，且为上三角矩阵（如果 upper = False，则为下三角矩阵），并且其对角线上没有零元素。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• b (Tensor) - shape是 \((*, M, K)\) 的Tensor，其中*表示任意数量的维度。

• A (Tensor) - shape是 \((*, M, M)\) 的Tensor，其中*表示任意数量的维度。

• upper (bool，可选) - 矩阵 A 是为上三角矩阵或下三角矩阵。默认值：True。

• transpose (bool，可选) - 求解方程 \(op(A) X = b\)，其中如果此标志为 True，则 \(op(A) = A^T\)；如果为 False，则 \(op(A) = A\)。默认值：False。

• unitriangular (bool，可选) - 矩阵 A 是否为单位三角矩阵。如果为 True，则假设矩阵 A 的对角线元素为 1，并且不会从矩阵 A 中引用这些对角线元素。默认值：False。

返回：

包含 X 和 A 的tuple。

异常：

• TypeError - 如果参数 b 不是Tensor。

• TypeError - 如果参数 A 不是Tensor。

• TypeError - 如果 upper 不是bool。

• TypeError - 如果 transpose 不是bool。

• TypeError - 如果 unitriangular 不是bool。

• ValueError - 如果 b 或者 A 的维度不在 \([2, 6]\) 范围内。

• ValueError - 如果 b 和 A 的shape不匹配。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import mint
>>> from mindspore import Tensor
>>> b = Tensor(np.ones((2, 3, 4), dtype=np.float32))
>>> A = Tensor(np.ones((2, 3, 3), dtype=np.float32))
>>> output = mint.triangular_solve(b, A)
>>> print(output[0])
[[[ 0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.]
  [ 1.  1.  1.  1.]]
 [[ 0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.]
  [ 1.  1.  1.  1.]]]