PyTorch torch.vander 関数

Pytorch torch 参考手册Pytorch torch リファレンスマニュアル

torch.vanderPyTorch で Vandermonde 行列を生成するための関数です。Vandermonde 行列は特殊な行列で、各行は入力ベクトルのべき乗です。

関数定義

torch.vander(x, N=None, increasing=False)

パラメータ:

  • x(Tensor): 入力の一次元テンソル。
  • N(int, オプション): 出力行列の列数。デフォルトは len(x)。
  • increasing(bool, オプション): True の場合、列のべき乗は増加します。それ以外の場合は減少します。デフォルトは False。

戻り値:

  • torch.Tensor: Vandermonde 行列を返します。

使用例

例

import torch

# 入力ベクトルを作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# Vandermonde 行列を生成
V = torch.vander(x)

print("入力ベクトル x:", x)
print("nVandermonde 行列:")
print(V)

出力結果は：

输入向量 x: tensor([1, 2, 3])
Vandermonde 矩阵:
tensor([[1, 1, 1],
        [4, 2, 1],
        [9, 3, 1]])





例 - 増加するべき乗



import torch



x = torch.tensor([1, 2, 3])



# 増加するべき乗の Vandermonde 行列を生成

V_inc = torch.vander(x, increasing=True)



print("増加 Vandermonde 行列:")

print(V_inc)









例 - 列数の指定



import torch



x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])



# 5列の Vandermonde 行列を生成

V = torch.vander(x, N=5)



print("入力ベクトル x:", x)

print("nVandermonde 行列 (5列):")

print(V)









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