mindspore.scipy.linalg.solve_triangular

mindspore.scipy.linalg.solve_triangular(a, b, trans=0, lower=False, unit_diagonal=False, overwrite_b=False, debug=None, check_finite=True)[源代码]

假设 a 是一个三角矩阵,求等式系统 \(a x = b\) 的解 x

说明

  • solve_triangular 目前仅用于 mindscience 科学计算场景,尚不支持其他使用场景。

  • solve_triangular 尚不支持Windows平台。

参数:
  • a (Tensor) - shape为 \((*, M, M)\) 的三角方阵,其中 \(*\) 表示零或者更多的Batch维度。

  • b (Tensor) - shape为 \((*, M, N)\) 或者 \((*, M)\) 的矩阵或向量。

  • trans (Union[int, str], 可选) - 求解系统的类型,默认值: 0

    trans值

    求解系统

    0 或 ‘N’

    a x = b

    1 或 ‘T’

    a^T x = b

    2 或 ‘C’

    a^H x = b

  • lower (bool, 可选) - a 是否为下三角矩阵,默认值: False

  • unit_diagonal (bool, 可选) - 如果为 True,那么 a 的对角线会被全部置为1,默认值: False

  • overwrite_b (bool, 可选) - 在MindSpore中,当前这个参数不起作用。默认值: False

  • debug (Any, 可选) - 在MindSpore中,当前这个参数不起作用。默认值: None

  • check_finite (bool, 可选) - 在MindSpore中,当前这个参数不起作用。默认值: True

返回:

Tensor,shape为 \((*, M, N)\) 或者 \((*, M)\) 的矩阵。\(a x = b\) 等式的解,其中 x 的shape与 b 的shape相同。

异常:
  • ValueError - 如果 a 的维度小于2。

  • ValueError - 如果 a 不是方阵。

  • TypeError - 如果 ab 的数据类型不同。

  • ValueError - 如果 ab 的shape不匹配。

  • ValueError - 如果 trans 不是 012'N''T''C'

支持平台:

Ascend CPU

样例:

>>> import numpy as onp
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore.scipy.linalg import solve_triangular
>>> a = Tensor(onp.array([[3, 0, 0, 0], [2, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 1, 1]], onp.float32))
>>> b = Tensor(onp.array([3, 1, 3, 4], onp.float32))
>>> x = solve_triangular(a, b, lower=True, unit_diagonal=False, trans='N')
>>> print(x)
[ 1. -1.  2.  2.]
>>> print(a @ x)  # Check the result
[3. 1. 3. 4.]