jax.numpy.vdot

jax.numpy.vdot(a, b, *, precision=None, preferred_element_type=None)

执行两个 1D 向量的共轭乘法。

JAX 实现的 numpy.vdot()。

参数:

• a (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 第一个输入数组，如果不是 1D，它将被展平。

• b (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 第二个输入数组，如果不是 1D，它将被展平。必须有 a.size == b.size。

• precision (None | str | Precision | tuple[str, str] | tuple[Precision, Precision] | DotAlgorithm | DotAlgorithmPreset) – 要么是 None （默认值），这意味着后端的默认精度，要么是一个 Precision 枚举值 (Precision.DEFAULT, Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST)，要么是一个由两个此类值组成的元组，指示 a 和 b 的精度。

• preferred_element_type (str | type[Any] | dtype | SupportsDType | None) – 要么是 None （默认值），这意味着输入类型的默认累积类型，要么是数据类型，指示累积结果并返回具有该数据类型的结果。

返回:

包含输入共轭向量积的标量数组（形状为 ()）。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.vecdot()：批量向量积。

• jax.numpy.matmul()：一般矩阵乘法。

• jax.lax.dot_general()：一般的 N 维批量点积。

示例

>>> x = jnp.array([1j, 2j, 3j])
>>> y = jnp.array([1., 2., 3.])
>>> jnp.vdot(x, y)
Array(0.-14.j, dtype=complex64)

请注意此函数与 dot() 之间的区别，后者在复杂的情况下不会对第一个输入进行共轭处理

>>> jnp.dot(x, y)
Array(0.+14.j, dtype=complex64)