SyTen

◆ norm() [2/3]

template<Rank rank, typename Scalar >
ScalarBase<Scalar>::type syten::norm ( DenseTensor< rank, Scalar > const &  a)
inline

\( |a| = \textrm{abs}(a) \), see abs()

References abs().

Referenced by syten::IPEPS::FullUpdate::apply_op(), calc_expval(), syten::Deparallelise::cols(), syten::Delinearise::cols_only(), syten::IPEPS::cond_number(), do_expval(), eigenDavidson(), syten::IPEPSv2::expectation_value(), syten::IPEPS::FullUpdate::fast_update(), syten::IPEPS::gauge_fix(), syten::IPEPS::genRandomCompleteState(), syten::IPEPS::genRandomTensor(), syten::IPEPS::genRandomTreeLike(), get_result(), syten::IPEPS::FullCTM::grow_b(), syten::IPEPS::grow_bottom_rung(), syten::IPEPS::FullCTM::grow_l(), syten::IPEPS::grow_left_rung(), syten::IPEPS::FullCTM::grow_r(), syten::IPEPS::grow_right_rung(), syten::IPEPS::FullCTM::grow_t(), syten::IPEPS::grow_top_rung(), syten::IPEPS::FullUpdate::horizontal(), syten::IPEPS::horizontal_simple_update(), syten::IPEPS::horz2_norm(), syten::Pyten::init_mpl(), syten::Pyten::init_mps(), syten::Pyten::init_tensor(), syten::IPEPSv2::make_random_tensor(), normalise(), syten::DenseTensor< rank_b, Scalar >::normalise(), syten::SparseTensor< rank, Scalar >::normalise(), normalised(), syten::Truncation::operator()(), orthogonalise(), orthogonalise_inplace(), pseudo_invert(), syten::IPEPS::SumOp::reduce(), syten::Deparallelise::rows(), syten::Truncation::scale(), syten::IPEPS::vert2_norm(), syten::IPEPS::vert2r_norm(), syten::IPEPS::FullUpdate::vertical(), syten::IPEPS::vertical_simple_update(), and syten::IPEPS::vertical_simple_update_remover().

+ Here is the call graph for this function:
+ Here is the caller graph for this function: