A notation for vectors (first order tensors) and tensors (second order tensors) in physical three-dimensional space is proposed that satisfies a number of requirements which are missing in the customary vector, matrix and tensor notations. It is designed particularly to distinguish between vectors...
因为两个Jacobins互逆,其结果必为Identity matrix, 用Kronecker Delta表示。 \delta^i_j =1 when i = j else 0. 这是Tensor Notation写identity matrix的方法。得到这个结果是因为我们对独立变量进行相对于另一个独立变量的求导。 \frac{\partial z^i}{\partial j} 在i= j时是1,否则是0。 其实也可以从...
The indices are the coordinates of the non-zero values in the matrix, and thus should be two-dimensional where the first dimension is the number of tensor dimensions and the second dimension is the number of non-zero values. values (array_like)– Initial values for the tensor. Can be a...
研究人员没有直接存储或操纵张量 T,而是将 T 表示为张量网络内的多个小的张量组合,这样就高效得多了。例如,流行的矩阵乘积态(matrix product state,MPS)网络可以将 T 表示为 N 个较小的张量,从而使总参数量为 N 的线性级,而不是指数级。 在MPS 张量网络中,高阶张量 T 被表示为多个低阶张量。 这并不能表...
例如,流行的矩阵乘积态(matrix product state,MPS)网络可以将 T 表示为 N 个较小的张量,从而使总参数量为 N 的线性级,而不是指数级。 在MPS 张量网络中,高阶张量 T 被表示为多个低阶张量。 这并不能表明,在高效创建或操纵大型张量网络的同时能够持续避免使用大量内存。但这至少说明在某些情况下是可能的,这...
而这正是张量网络的作用所在。研究人员没有直接存储或操纵张量 T,而是将 T 表示为张量网络内的多个小的张量组合,这样就高效得多了。例如,流行的矩阵乘积态(matrix product state,MPS)网络可以将 T 表示为 N 个较小的张量,从而使总参数量为 N 的线性级,而不是指数级。
We recall that in Equation (17) σ and ϵ are six-dimensional vectors and c(ϵ0) is a (6 × 6) matrix (Voigt notation116). The whole tensor c(ϵ0) can be obtained from Equation (17) by imposing the 6 simple uniaxial strains $$\begin{array}{l}{{{\boldsymbol{\epsilon...
在这种情况下使用图解表示法(diagrammatic notation)是更好的选择。只需要画一个圆(其他形状也行)和由此延伸出去的若干条线,或称之为腿,而腿的数量表示张量的阶数。在这种符号体系中,标量是一个圆,向量有一条腿,矩阵有两条腿,以此类推…… 张量的每一条腿也有维度,就是腿的长度。例如,代表物体在空间中速度的向...
I Relation between Poincare matrix and electromagnetic field t Sep 25, 2016 Replies 5 Views 2K I 3+1 split of the Electromagnetic Tensor and Maxwell's Equations Dec 4, 2023 Replies 25 Views 2K I SR: GA Multivector vs. Tensor notation, Maxwell's equations Jan 24, 2025 Replies...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=None, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None) → Tensor ...