如何在pytorch中生成正定矩阵？

Question

我正在尝试使用随机生成的协方差矩阵定义多元高斯分布：

psi = torch.zeros(512).normal_(0., 1.).requires_grad_(True)

# Generate random matrix
Sigma_k = torch.rand(512, 512)
# Make it symmetric positive
Sigma_k = Sigma_k * Sigma_k.t()
# Make it definite
Sigma_k.add_(0.001, torch.eye(512)).requires_grad_(True)

multivariate_normal.MultivariateNormal(psi, Sigma_k)

但是我最终得到一个例外：

  

RuntimeError：Lapack错误在potrf中：在/Users/soumith/mc3build/conda-bld/pytorch_1549597882250/work/aten/src/TH/generic/THTensorLapack.cpp:658 < / p>

生成正定方阵的正确方法是什么？

Answer 1

在“确定范围内”

tensor.add()不会更改tensor，而只会返回已更改的版本。 您要使用tensor.add_()

Answer 2

答案是应该得到矩阵A和其转置矩阵（A.t()）的点积，以获得正半定矩阵。最后一件事是确保它是确定的（严格大于零）。

使用Pytorch：

Sigma_k = torch.rand(512, 512)
Sigma_k = torch.mm(Sigma_k, Sigma_k.t())
Sigma_k.add_(torch.eye(512))

Cordova Android 8.1.0中描述了正式算法。