量子计算往往是多个比特同时参与的,要理解多量子比特状态的描述以及变换过程,就需要用到向量和矩阵的张量积。 早在第2.4节,我们就已经对多比特状态的张量积有过一个简单的认识,这里再系统性地做个简单回顾。而在将来的计算中,我们还常常会遇到作用在多个比特上的量子门,要计算它们对多比特系统状态的变换,就需要用...
一、向量、矩阵、张量的区别 向量(vector):一个向量是一列有序排列的数。 矩阵(matrix):矩阵是一个二维数组。 张量(tensor):维度称为两维的数组称为张量。 二、线性相关和生成子空间 方程的解如何理解?我们可以将 A 的列向量看作从 原点 ( origin)(元素都是零的向量)出发的不同方向, 确定有多少种方法可以...
1、标量可以看作是0阶张量。2、向量可以看作是1阶张量。3、矩阵可以看作是2阶张量。4、3阶及3阶以上的张量，通常被称之为高阶张量。可以通过ndarray分别创建不同阶的张量：张量概念的底层，同样是基于多维数组进行存储实现。为了便于使用，在Tensorflow和PyTorch等深度学习框架中，张量都是作为最基本的数据结构进行...
向量b和矩阵A每一行相加。无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式,称广播(broadcasting)。 矩阵、向量相乘。 两个矩阵A、B矩阵乘积(matrix product)是第三个矩阵C。矩阵A列数必须和矩阵B行数相等。如果矩阵A的形状mn,矩阵B的形状是np,矩阵C的形状是mp。两个...
1.标量、向量、矩阵、张量: ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数,一行是一个对象,一列是一个对象的一个特征【一行一对象,一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数: ①向量的1范数(L1范
标量、向量、矩阵、张量之间的联系 在深度学习中,大家肯定都知道这几个词:标量(Scalar),向量(Vector),矩阵(Matrix),张量(Tensor)。但是要是让我们具体说下他们,可能一下子找不出头绪。下面介绍一下他们之间的关系: 标量(scalar) 一个标量表示一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多...
向量的内积是同维数字相乘之和,如: 矩阵matrix(2D 张量) 二维数组,也叫2维张量、2D 张量、2阶张量。 矩阵的形状也称矩阵的维数,如2×2矩阵 矩阵加法 同形状矩阵直接可以相加,同位置元素相加即可 矩阵内积 同形状矩阵之间可以内积,其结果为同位置数字相乘之和,如: ...
技术标签:机器学习量张量深度学习人工智能 标量,向量,矩阵与张量 1、标量 一个标量就是一个单独的数,一般用小写的的变量名称表示。 2、向量 一个向量就是一列数,这些数是有序排列的。通过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时,我们会将元素排...
2.1 标量、向量、矩阵和张量 这一章讲述了下面几个基本概念: 1.标量(scalar),用斜体表示,如a 2.向量(vector),有序数列,用粗体小写字母表示,如a 3.矩阵(matrix),二维数组,用粗体大写字母表示,如A 4.张量(tensor),理解为多维数组吧。 以及一些操作: ...
等级0 张量是标量 1 阶张量是一个向量 2 阶张量是一个矩阵 3 阶张量是 3-张量 阶n 张量是一个 n-张量 在深度学习中,我们允许矩阵和向量相加,产生另一个矩阵,其中 C(i, j) = A(i, j) + b_(j)。换句话说,向量b被添加到矩阵的每一行。这种将b隐式复制到许多位置的行为称为广播。