jax.numpy.linalg.eigvalsh

jax.numpy.linalg.eigvalsh(a, UPLO='L', *, symmetrize_input=True)

计算 Hermitian 矩阵的特征值。

numpy.linalg.eigvalsh() 的 JAX 实现。

参数:

• a (ArrayLike) – 形状为 (..., M, M) 的数组，包含 Hermitian 矩阵（如果为复数）或对称矩阵（如果为实数）。

• UPLO (str | None) – 指定是否使用 a 的下三角部分 ('L'，默认) 或上三角部分 ('U') 进行计算。

• symmetrize_input (bool) – 如果为 True（默认），则输入将被对称化，这会使自动微分下表现更好。请注意，当设置为 True 时，输入的上三角和下三角都将用于计算分解。

返回:

形状为 (..., M) 的数组，包含按升序排序的特征值。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.linalg.eig()：通用特征值分解。

• jax.numpy.linalg.eigh()：计算 Hermitian 矩阵的特征值和特征向量。

示例

>>> a = jnp.array([[1, -2j],
...                [2j, 1]])
>>> w = jnp.linalg.eigvalsh(a)
>>> w
Array([-1.,  3.], dtype=float32)