简单来说张量维里定理揭示了在多维空间中如何用一个张量描述不同方向上得变化,以及这些变化如何相互联系。它不止是数学的抽象符号,更是我们理解自然世界的钥匙。比如在物理学中,张量广泛应用于描述物体的弹性、引力以及电磁场等现象;而维里定理则帮助我们更清楚地理解这些物理量之间的内在关系。张量维里定理地奥秘到底...
tensorflow里面的张量也就是tensor其实就是numpy里面的ndarry,也就是多维数组,一维数组是个列表,二维数组是个矩阵,当我们的维度上升到了三维四维甚至更高维度的时候,它就是一个张量,同学们不要被这个单词给吓坏了啊,其实它就是这样一个东西。张量在本质上就是一个多维数组。 学习numpy对理解tensorflow有很大帮助。
一维傅里叶变换可以写成矩阵的形式 Y=Dx ,矩阵D为范得蒙矩阵 式中, ω=e−i2π/N ,是单位圆的N次单位根,即 wN=1。 这个矩阵是正交矩阵,即有逆矩阵等于共轭转置。那么 x=DHY ,逆变换得证。 该证明方法不放心还可以看这里: 上式等于 1N∑l=0N−1xlNδl−n=xn 那么二维傅里叶变换的矩阵形式...
它们不是一对一翻译,而是余弦相似度高——意思是,它们的“角度”很接近,虽然路径不同,但都指向语义空间里同一个区域。AI不理解“狗是什么”,它只知道“狗在哪儿”:在哪个向量角度、密度、邻近词群的共同作用下,“狗”这个意义在空间中浮现出来。因此,对模型来说,“language”只是高维张量在低维空间中的投影,...
一维傅里叶变换可以写成矩阵的形式,矩阵D为范得蒙矩阵 送TA礼物 1楼2023-10-18 00:26回复 我还灬有什么野心 ,是单位圆的N次单位根,即这个矩阵是正交矩阵,即有逆矩阵等于共轭转置。那么,逆变换得证。 2楼2023-10-18 00:26 回复 我还灬有什么野心 该证明方法不放心还可以看这里:那么二维傅里叶变...
一维傅里叶变换可以写成矩阵的形式,矩阵D为范得蒙矩阵 送TA礼物 1楼2023-12-05 21:33回复 愿妳余生安好 ,是单位圆的N次单位根,即这个矩阵是正交矩阵,即有逆矩阵等于共轭转置。那么,逆变换得证。 2楼2023-12-05 21:33 回复 愿妳余生安好 该证明方法不放心还可以看这里:那么二维傅里叶变换怎么写呢...
一维傅里叶变换可以写成矩阵的形式,矩阵D为范得蒙矩阵 送TA礼物 1楼2023-10-08 20:29回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频!贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示0回复贴,共1页 发表回复 发贴请遵守贴吧协议及“七条底线”贴吧投诉 发表 保存至快速回贴 ©...
能动张量是4维的,它可以表示能量和动量在时空里的分布情况。凑出能动张量之后,我们可以发现这个能动张量有非常好的性质,它可以很自然的表示能量守恒和动量守恒。在找出爱因斯坦张量之前是需要先得出能动张量的。 编辑于 2025-02-26 01:43・IP 属地上海 赞同 分享收藏 ...
欧拉示性数确实让我很惊艳,竟然与亏格,Betti数,三角剖分中不同维面的个数等这么多东西有联系,怪不得欧拉示性数是流形中最重要的拓扑不变量。之前听大佬说的一些数学方面的名词,比如Grassmann流形,积分流形,叶状结构等等,现在也接触到了这些概念的定义。最后吐槽一下:涉及外微分,张量这些东西真的是符号大杂烩(恨...
勃张量 我全都学不会! 很多人就是不愿意承认,现代和理性的代表作里有奥斯维辛国内宣传做得好,这俩词是好的这个结论都能塞到缓则脑袋里 抱歉,引用的原内容不存在 发布于 2024-12-12 11:48・IP 属地甘肃 赞同10 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...