numpy.linalg.tensorinv#

linalg.tensorinv(a, ind=2)[источник]#

Вычислить 'обратный' массив N-мерного массива.

Результат является обратным для a относительно операции tensordot tensordot(a, b, ind), т.е. с точностью до плавающей запятой, tensordot(tensorinv(a), a, ind) является «единичным» тензором для операции тензорного произведения.

Параметры:

aarray_like: Тензор для 'инвертирования'. Его форма должна быть 'квадратной', т.е. prod(a.shape[:ind]) == prod(a.shape[ind:]).
indint, необязательный: Количество первых индексов, участвующих в обратной сумме. Должно быть положительным целым числом, по умолчанию 2.

Возвращает:

bndarray: aобратный тензорному произведению, форма a.shape[ind:] + a.shape[:ind].

Вызывает:

LinAlgError: Если a является сингулярным или не «квадратным» (в указанном выше смысле).

Смотрите также

numpy.tensordot, tensorsolve

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = np.eye(4*6).reshape((4, 6, 8, 3))
>>> ainv = np.linalg.tensorinv(a, ind=2)
>>> ainv.shape
(8, 3, 4, 6)
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> b = rng.normal(size=(4, 6))
>>> np.allclose(np.tensordot(ainv, b), np.linalg.tensorsolve(a, b))
True

>>> a = np.eye(4*6).reshape((24, 8, 3))
>>> ainv = np.linalg.tensorinv(a, ind=1)
>>> ainv.shape
(8, 3, 24)
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> b = rng.normal(size=24)
>>> np.allclose(np.tensordot(ainv, b, 1), np.linalg.tensorsolve(a, b))
True