cumulative_trapezoid

paddle. cumulative_trapezoid ( y, x=None, dx=None, axis=- 1, name=None )

在指定维度上对输入实现 trapezoid rule 算法。与 trapezoid 的区别是，所用累积求和函数为 cumsum。

参数

  • y (Tensor) - 输入多维 Tensor，可选的数据类型为 float16、float32、float64。

  • x (Tensor，可选) - y 中数值对应的浮点数所组成的 Tensor，类型与 y 相同，形状与 y 的形状相匹配；若 x 有输入，已知 y 的尺寸为 [d_1, d_2, ... , d_n] 且 axis=k，则 x 的尺寸只能为 [d_k] 或 [d_1, d_2, ... , d_n]；如果 x 为 None，则假定采样点均匀分布 dx。

  • dx (float，可选) - 相邻采样点之间的常数间隔；当 x 和 dx 均未指定时，dx 默认为 1.0。

  • axis (int，可选) - 计算 trapezoid rule 时 y 的维度。默认值 -1。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，按 trapezoidal rule 计算出 y 等于 N 维张量时的定积分，结果为 N 维张量。

代码示例

COPY-FROM: paddle.cumulative_trapezoid