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我在矩阵的 2 个 channel 中给出了复数值数据(一个是实部,一个是虚部,所以矩阵维度是 (height, width, 2)
,因为 Pytorch 确实没有原生的复杂数据类型。我现在想计算协方差矩阵。适用于 Pytorch 的精简 numpy 计算是这样的:
def cov(m, y=None):
if m.ndimension() > 2:
raise ValueError("m has more than 2 dimensions")
if y.ndimension() > 2:
raise ValueError('y has more than 2 dimensions')
X = m
if X.shape[0] == 0:
return torch.tensor([]).reshape(0, 0)
if y is not None:
X = torch.cat((X, y), dim=0)
ddof = 1
avg = torch.mean(X, dim=1)
fact = X.shape[1] - ddof
if fact <= 0:
import warnings
warnings.warn("Degrees of freedom <= 0 for slice",
RuntimeWarning, stacklevel=2)
fact = 0.0
X -= avg[:, None]
X_T = X.t()
c = dot(X, X_T)
c *= 1. / fact
return c.squeeze()
现在在 numpy 中,这将透明地处理复数,但我不能简单地提供最后一个维度为 (real, imag)
的 3 维数组并希望它会起作用。
如何调整计算以获得具有实部和虚部 channel 的复数协方差矩阵?
最佳答案
[对于复杂矩阵的 cov()
的 PyTorch 实现,跳过解释并转到最后一个片段]
cov()
操作说明设M
是一个HxW
矩阵,其中H
行的每一行对应一个W
的变量复杂的观察。
现在令 cov(M)
为 M
的 H
变量的 HxH
协方差矩阵(定义的 numpy.cov()
)。它可以按如下方式计算(忽略边缘情况):
cov(M) = 1 / (W - 1) . M * M.T
使用*
矩阵乘法运算符,以及M
的M.T
转置。
注意:为了阐明下一个等式,令 cov_prod(X, Y) = 1/(W - 1) 。 X * Y.T
,具有 X, Y
HxW
矩阵。因此我们有 cov(M) = cov_prod(M, M)
。
到目前为止,没有什么新内容,这与您编写的代码相对应(减去 y
权重和边缘情况的数据检查)。让我们仔细检查一下这个公式的 Pytorch 实现是否对应于 Numpy 的实值数据:
import torch
import numpy as np
def cov(m, y=None):
if y is not None:
m = torch.cat((m, y), dim=0)
m_exp = torch.mean(m, dim=1)
x = m - m_exp[:, None]
cov = 1 / (x.size(1) - 1) * x.mm(x.t())
return cov
# Real-valued matrix:
M_np = np.random.rand(3, 2)
# Same matrix as torch.Tensor:
M = torch.from_numpy(M_np)
cov_real_np = np.cov(M_np)
cov_real = cov(M)
eq = np.allclose(cov_real_np, cov_real.numpy())
print("Numpy & Torch real covariance results equal? > {}".format(eq))
# Numpy & PyTorch real covariance results equal? > True
现在,这对复杂矩阵有何作用?从这里开始,令 M
为复值,即由 W
复杂观察的 H
行变量组成。此外,设 A
和 B
为实值矩阵,满足 M = A + i.B
。
我不会进入数学演示,你可以找到here感谢@zimzam,但在那种情况下 cov(M)
可以分解为:
cov(M) = [cov_prod(A, A) + cov_prod(B, B)] + i.[-cov_prod(A, B) + cov_prod(B, A)]
给定 M
的实部和虚部(A
和 B
)。
在下面找到一个优化的实现:
import torch
import numpy as np
def cov_complex(m_comp):
# (adding further parameters such as `y` is left for exercise)
# Supposing real and img are stored separately in the last dim:
real, img = m_comp[..., 0], m_comp[..., 1]
x_real = real - torch.mean(real, dim=1)[:, None]
x_img = img - torch.mean(img, dim=1)[:, None]
x_real_T = x_real.t()
x_img_T = x_img.t()
frac = 1 / (x_real.size(1) - 1)
cov_real = frac * (x_real.mm(x_real_T) + x_img.mm(x_img_T))
cov_img = frac * (-x_real.mm(x_img_T) + x_img.mm(x_real_T))
return torch.stack((cov_real, cov_img), dim=-1)
# Matrix with real/img values stored separately in last dimension:
M_np = np.random.rand(3, 2, 2)
# Same matrix converted to np.complex format:
M_comp_np = M_np.view(dtype=np.complex128)[...,0]
# Same matrix as torch.Tensor:
M = torch.from_numpy(M_np)
cov_com_np = np.cov(M_comp_np)
cov_com = cov_complex(M)
eq = np.allclose(cov_com_np, cov_com.numpy().view(dtype=np.complex128)[...,0])
print("Numpy & Torch complex covariance results equal? > {}".format(eq))
# Numpy & PyTorch complex covariance results equal? > True
关于python - 计算两个 channel 中复杂数据的协方差矩阵(无复杂数据类型),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51416825/
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