张量、标量、向量和矩阵

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了张量、标量、向量和矩阵。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

张量、标量、向量和矩阵

https://github.com/bovem/publications/tree/master/Linear%20Algebra

张量是一个数据数组(数字、函数等),它以任意数量(0 或更大)的维度展开。维数称为张量秩。

秩 0 张量 没有维度(0)的张量。

张量、标量、向量和矩阵,后端

A 是 0 维张量 秩 1 张量 仅在一维中展开的张量。

张量、标量、向量和矩阵,后端

一维张量示例 秩 2 张量

张量、标量、向量和矩阵,后端

二维张量 秩 3 张量

张量、标量、向量和矩阵,后端

三维张量就像矩阵一个接一个地放置

如图所示,秩 3 张量具有立方体(或长方体状结构)。

如果张量的秩超过 3,则很难可视化。

视频给出的解释直观深刻

Dan Fleisch给出了张量的惊人解释

标量

标量是 0 秩张量。在物理学中,各种量表示为标量,例如:距离(500公里),温度(10ºC),速度(34公里/小时)等。

向量

秩 1 张量称为向量。物理量,如速度(10 m/s)、位移(向东 54 m)、电磁场 (1 V/m)。

标量和矢量的区别:

不需要其他信息(如方向)的量(如温度)表示为标量。然而,需要指定方向的量与其大小一起用向量(如电场)表示。

张量、标量、向量和矩阵,后端

E 是向量或秩 1 张量

向量用粗体字母,如“E”或字母上方的箭头表示。

为了绘制一个向量,我们使用它的元素作为坐标的值(分别为x,y和z轴)。在这里,第一个元素(0.5)被当作x值,第二个元素(0.5)被当作y值,如果我们有三个元素,第三个就是z值。

张量、标量、向量和矩阵,后端

矢量 E 在图形上绘制为蓝点

将向量绘制为点后,我们从原点 (0,0) 向它放置一个箭头。

向量只是具有一行(称为列向量)或一列(称为行向量)的矩阵。

矩阵

矩阵是秩 2 张量。我们之前已经看过矩阵。

秩大于 2 的张量简称为“张量”(秩大于 2 的张量没有特定名称)。

张量的概念将矩阵、向量和标量推广到一个屋檐下(它们都是张量,但秩不同)。

矩阵作为向量的乘积:

当两个向量相乘时,它们形成一个矩阵。

张量、标量、向量和矩阵,后端

向量 X(3×1 阶)将与向量 Y(1×3 阶)相乘

结果是一个矩阵 Z(阶数为 3×3)

向量 X 和 Y 组合起来有 6 个元素,但它们的乘积本身就有 9 个元素。因此,一些矩阵可以分解为两个向量的乘积。

假设线性方程组如下:

3x-5y = 6 →(1)

x+y = 4 →(2)

3x+y = 0 →(3)

该系统在行图中的表示为:

张量、标量、向量和矩阵,后端

行图片可以绘制在图上:

张量、标量、向量和矩阵,后端

从图中我们可以看出,该系统没有一个唯一的解决方案.

为了从行图片中找到线性方程组的解,我们查看图形,看看所有线是否有任何一个交点,该点称为方程组解。

如果没有共同点,那么方程组就没有解(如上例所示)。

列图片

列图是为每个变量单独形成的系数矩阵。之后,变量与其系数矩阵(标量乘法)相乘并相加。

然后,它等同于常数矩阵。

取线性方程组(1)、(2)和(3),列图如下:

张量、标量、向量和矩阵,后端

“x”和“y”是标量与其相应的系数矩阵相乘

图表上的列图片

为了在图上显示列图片,我们将单个系数矩阵视为向量,并将这些向量绘制在图上。

张量、标量、向量和矩阵,后端

蓝色向量是X的系数矩阵,红色向量是Y的系数矩阵,绿色向量是常数矩阵

为了从列图片中找到方程组的解,我们将系数矩阵与不同的变量值(x 和 y)相乘并将它们相加(向量加法类似于矩阵加法)。

如果结果等于常数矩阵,则x和y的值称为线性方程组解。

对于此示例,正如我们在行图片中看到的那样,没有解决方案。因此,对于列图片中没有 x 和 y 的值,总和向量将等于常量矩阵(或向量)。

在寻找任何线性方程组的解时,我们可能会遇到以下三种情况之一 一个独特的解决方案 考虑一个线性方程组:

4x+y = 9→(4)

2x-y = 3→(5)

5x-3y = 7→(6)

将这些方程绘制为图表上的行图片和列图片:

张量、标量、向量和矩阵,后端

(4)(5)和(6)的行图片

张量、标量、向量和矩阵,后端

(4)(5)和(6)的列图片

为了验证解决方案 x= 2 和 y=1,我们从列图片中替换它们的值并计算。

张量、标量、向量和矩阵,后端

因此,结果等于常量矩阵。因此,x=2 和 y=1 是方程组(4)(5)和(6)的一个唯一解。

无限多的解决方案 考虑一个线性方程组:

x+2y = 4→(7)

2x+4y = 8→(8)

将这些方程绘制为图表上的行图片和列图片:

张量、标量、向量和矩阵,后端

两条线相互重叠

在这里,我们有解决方案,但它们的数量无限大,因为两条线几乎在每个点上相交。

张量、标量、向量和矩阵,后端

似乎红色向量和绿色向量是蓝色向量的标量乘积

因此,x 和 y 可能有无限多的值,以便列图片返回常量矩阵。

没有解决方案

考虑一个线性方程组:

x+y = 4→(9)

x+y = 8→(10)

x-y = 0→(11)

将这些方程绘制为图表上的行图片和列图片:

张量、标量、向量和矩阵,后端

所有三条线都没有交点

张量、标量、向量和矩阵,后端

我们可以看到“x”和“y”的无解

通过行和列图片乘法

张量、标量、向量和矩阵,后端

除了前面讨论的矩阵乘法方式之外,我们还可以通过另外两种方式进行乘法

上:行图片乘法

中:当一个矩阵的各个列与另一个矩阵的行(标量乘法)相乘时,结果矩阵相加。

下:假设我们必须将这两个矩阵相乘

第一个矩阵(1)的第 4 列乘以第二个矩阵的第 1 行,第一个矩阵(2)的第 5 列乘以第二个矩阵的第 2 行,依此类推

结果正是我们对正常乘法的预期!

其他资源 :

物理和工程学生张量简介 Joseph C. Kolecki,将在课堂精讲中分享

张量、标量、向量和矩阵,后端

本文由 mdnice 多平台发布文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-577656.html

到了这里,关于张量、标量、向量和矩阵的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)

    张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix) Python Numpy 切片和索引(高级索引、布尔索引、花式索引) Python NumPy 广播(Broadcast) 张量(Tensor) :Tensor = multi-dimensional array of numbers 张量是一个多维数组,它是标量,向量,矩阵的高维扩展 ,是一个数据容器,张

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • 线性代数的学习和整理3:标量,向量和张量的定义和对比

    目录 1 标量 scalar 2 向量 /矢量 vector 2.1 什么是向量(直观) 2.2 什么是向量(严格定义) 2.3 向量如何表示?在向量空间的表示方法 3 矩阵(matrix) 3.1 矩阵的定义 3.2 矩阵和向量的关系 3.3  方阵 4 ​张量(tensor):向量,矩阵都可以看成张量 4.1 张量的定义 4.2 更多维度的张量,举

    2024年02月04日
    浏览(55)
  • 列表、张量、向量和矩阵的关系

    在数学和编程中,列表、张量、向量和矩阵之间有一定的关系。这些概念在不同领域和语境中有略微不同的定义和用法,以下是它们之间的一般关系: 列表(List): 列表是编程语言中的一种数据结构,用于存储多个元素。列表中的元素可以是任意数据类型,包括数字、字符

    2024年02月15日
    浏览(67)
  • 深度学习中标量,向量,矩阵和张量

    1.标量(Scalar) 只有大小没有方向,可用实数表示的一个量 2.向量(Vector) 可以表示大小和方向的量 3.矩阵(Matrix) m行n列,矩阵中的元素可以是数字也可以是符号,在深度学习中一般是二维数组 4.张量(Tensor) 用来表示一些向量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线

    2024年02月15日
    浏览(44)
  • MATLAB矩阵的加法和减法、MATLAB除法、标量操作

    MATLAB矩阵的加法和减法 MATLAB矩阵可以有加法和减法的操作,但是两个操作数的矩阵必须具有相同的行数和列数。 在MATLAB中建立一个脚本文件,代码如下: 运行该文件,显示结果: MATLAB 中有两种矩阵除法符号:即左除“\” 和右除 “/” 。 注意 :这两个操作数的矩阵必须

    2024年01月24日
    浏览(55)
  • (八)二阶张量与矩阵(二)

    二阶张量的相等、加(减)、数乘运算与矩阵相等、加(减)、数乘运算一 一对应; 与二阶张量的缩并相关的运算为求 二阶张量的迹 t r ( T ) tr(bold{T}) t r ( T ) : t r ( T ) = T i j g i j = T i ∙ i = T 1 ∙ 1 + T 2 ∙ 2 + T 3 ∙ 3 = T ∙ i i = T ∙ 1 1 + T ∙ 2 2 + T ∙ 3 3 = T i j g i j tr(bold{T}

    2024年02月04日
    浏览(30)
  • 【易混区分】 tensor张量 Numpy张量的各种矩阵乘法、点积的函数对比 (dot, multiply,*,@matmul)

    又称为数量积、标量积(scalar product)或者内积(inner product) 它是指实数域中的两个向量运算得到一个实数值标量的二元运算。也就是对应元素的位置相乘 举例: 对于向量 a = ( x 1 , y 1 ) 和 b = ( x 2 , y 2 ) ,他们的点积就是 a ⋅ b = x 1 x 2 + y 1 y 2 a=(x_1,y_1)和b=(x_2,y_2),他们的点

    2024年01月25日
    浏览(48)
  • 【Python】将矩阵、字典和张量存到txt文件中去

    A.txt---------存储的txt文件名称 B-------------要存储的矩阵 举例: Test.txt文件中内容 其中,F:Five_viewTr_neg.txt为存储文件位置 其中,test_data为tensor类型

    2024年02月11日
    浏览(36)
  • 理解非负矩阵和张量分解:快速算法的Matlab实现与优化实践

    第一部分:非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基本原理 非负矩阵分解(NMF)是一种广泛应用的线性代数技术,特别适用于大规模的数据集分析。其基本思想是将一个非负矩阵分解为两个低秩的非负矩阵的乘积,使得矩阵的内在结构得以暴露并利于进一步分析。

    2024年02月16日
    浏览(54)
  • R语言矩阵、向量操作(矩阵乘法,向量内积、外积(叉乘),矩阵转置,矩阵的逆)

    创建两个四维矩阵 A 与 B,A 按列填充,B 按行填充 : 创建两个 n 维向量 x 和 y : 使用 t(矩阵、向量名) 即可: 输出如下: 使用 %*% 符号即可: 输出如下: 在R语言中,两个矩阵、向量的内积并不只是简单的 * 号就完事了,而是有以下两种求法: 或者 其结果如下: (注意区分

    2024年02月12日
    浏览(33)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包