PyTorch中复矩阵的行列式
PyTorch中复矩阵的行列式
提问于 2020-09-16 22:36:19
在PyTroch中有计算复矩阵行列式的方法吗？
torch.det不是为“ComplexFloat”实现的
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2020-09-17 07:06:33
不幸的是，它目前还没有实现。一种方法是实现您自己的版本或简单地使用np.linalg.det。下面是一个简短的函数，它计算我使用LU分解编写的复杂矩阵的行列式：
def complex_det(A):
def complex_diag(A):
return torch.view_as_complex(torch.stack((A.real.diag(), A.imag.diag()),dim=1))
#Perform LU decomposition to matrix A:
A_LU, pivots = A.lu()
P, A_L, A_U = torch.lu_unpack(A_LU, pivots)
#Det. of multiplied matrices is multiplcation of det.:
det = torch.prod(complex_diag(A_L)) * torch.prod(complex_diag(A_U)) * torch.det(P.real) #Could probably calculate det(P) [which is +-1] efficiently using Sylvester's determinant identity
return det
#Test it:
A = torch.view_as_complex(torch.randn(3,3,2))
complex_det(A)Stack Overflow用户
发布于 2021-03-20 12:29:02
在版本1.8中，PyTorch对numpy样式的torch.linalg操作具有本机支持。特别是，torch.linalg.det支持cfloat和cdouble复数数据类型：
torch.linalg.det(input)计算正方形矩阵
input的行列式，或批次input中每个方阵的行列式。
此函数支持浮点、浮点数、浮点数和cdouble dtype.。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63928808
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