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mindspore.ops.mvlgamma

mindspore.ops.mvlgamma(input, p)

逐元素计算 p 维多元对数伽马函数值。

Mvlgamma计算公式如下：

$$\log ({\mathrm{\Gamma }}_p(input))=C+\sum _{i=1}^p\log (\mathrm{\Gamma }(input-\frac{i-1}{2}))$$

其中 $C=\log (\pi )\times \frac{p(p-1)}{4}$ ，$\mathrm{\Gamma }(\cdot )$ 为Gamma函数。

参数：

• input (Tensor) - 多元对数伽马函数的输入Tensor，支持数据类型为float32和float64。其shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 为任意数量的额外维度。 input 中每个元素的值必须大于 $(p-1)/2$ 。

• p (int) - 进行计算的维度，必须大于等于1。

返回：

Tensor。shape和类型与 input 一致。

异常：

• TypeError - input 的数据类型不是float32或者float64。

• TypeError - p 不是int类型。

• ValueError - p 小于1。

• ValueError - input 中不是所有元素的值都大于 $(p-1)/2$ 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([[3, 4, 5], [4, 2, 6]]), mindspore.float32)
>>> y = ops.mvlgamma(x, p=3)
>>> print(y)
[[2.694925 5.402975 9.140645]
 [5.402975 1.596312 13.64045]]