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    R = logdet(I +H QH H) 其中, H 代表信道, Q = F F H, F 为预编码矩阵。 而对于随机信道,性能往往由遍历速率衡量,即速率的期望如下: R = E {logdet(I +H QH H)}, 其中 E 是对 H 取期望。 那么,由于 logdet(X) 为凹函数, 因此有: E {logdet(I +H QH H)} ≤ logdet(I + E {H QH H})
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    =log⁡det⁡ (Z)+log⁡det⁡ (I+tZ−12VZ−12)=\log \det\left (Z \right)+\log \det\left (I + t {Z^ { - \frac {1} {2}}VZ^ { - \frac {1} {2}}} \right) = logdet(Z)+ logdet(I + tZ −21 V Z −21 )
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    matlab 工具函数 —— logdet (A) 当参数 A 是正定矩阵(positive definite)时,logdet 利用相关矩阵分解的性质,将比 log (det (A)) 获得更快的效率: 版权声明:本文为weixin_30537451原创文章,遵循 CC 4 0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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  • torch. logdet — PyTorch 2. 7 文档 - PyTorch 框架
    torch logdet torch logdet(input) → Tensor 计算方阵或一批方阵的对数行列式。 如果输入的行列式为零,则返回 -inf;如果输入的行列式为负,则返回 NaN。





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