1. 张量积 Szeliski 等用张量积(tensor-product)样条表示深度映射以减少要估计的参数[Szeliski94a],Kumar 等 通过增加参考图象以求获 …www.docin.com|基于5个网页 例句 释义: 全部,张量积 更多例句筛选 1. Furthermore, the centroid of a tensor product of a simple
tensor product 英[ˈtensə ˈprɔdʌkt] 美[ˈtɛnsɚ ˈprɑdəkt] 释义 张量积 实用场景例句 全部 Buttensor productwavelets has a number of drawbacks. 张量积小波有其自身的缺点. 互联网 The G 1 continuity conditions betweentensor productB spline surfaces with single interior ...
元素乘积(Element-wise Product):按元素相乘,要求输入形状严格一致; 矩阵乘法(Matrix Product):二维张量(矩阵)的收缩运算,而张量积不收缩维度。 三、PyTorch中的实现 PyTorch通过以下函数支持张量积相关操作: torch.outer:计算两个一维向量的外积(即二维张量积); a = torch.tensor([1, 2...
g:=Graph(LinearAlgebra:-KroneckerProduct(AdjacencyMatrix(G),AdjacencyMatrix(H))): IsIsomorphic(GH,g) true 图的张量积还有很多别的性质,可以参考相关专著和教材。 The tensor product G× K2 is a bipartite graph, called thebipartite double cover of G. The bipartite double cover of the Petersen ...
We present an approach to construct efficient sparse summation-by-parts (SBP) operators on triangles and tetrahedra with a tensor-product structure. The operators are constructed by splitting the simplices into quadrilateral or hexahedral subdomains, mapping tensor-product SBP operators onto the ...
Tensor Product 是一种在线性代数中的数学运算，它将两个向量结合成一个更高维度空间中的单一向量。以下是关于 Tensor Product 的详细解释：定义与运算：Tensor Product 将来自空间 V 的向量 u 和来自空间 W 的向量 w 结合，形成一个位于空间 V ⊗ W 中的向量 v。运算遵循某些性质，包括加法...
我们还可以利用tensor product构造一些很有用的代数结构比如tensor algebra，alternating algebra。一般情况下，一个大二的学生会学到多元微积分，但可能很多人都对这里面的“面积/体积微元”dxdy感到奇怪（相信考研的同学可能会对三重积分的计算感到恶心不已吧...）。几何里会把这个东西当作一个符号，即微分形式，然后...
complete tensor product 完全张量积 local tensor product 局部张量积 相似单词 tensor n. 张肌,张量 product n.[C] 1.产品;制品;物产 2.【术语】(数学)(乘)积 3.【术语】(化学反应的)生成物 n.[U] 产品;制品;物产 pseudo tensor 伪张量,赝张量 co tensor 协张量 tensor divergence 张量发散 ...
tensor Product是一种抽象的表达,一般而言是难以化简的,Kronecker Product是具体的张量之间的分量的运算,我们在研究问题是更多的是在一定的坐标系下写出张量的分量,并用其分量进行运算,因此Kronecker Product更加常用。 通过式(4),我们能瞥见Kronecker Product的具体的运算规则,它将第二个量整体分别分配到第一个量的各个...
一、图的张量积定义 构造方式：图的张量积通过两个图的顶点集合的笛卡尔积来构造新的图。边的连接规则：边的连接基于两个顶点的分量在原图中是否相邻。即，如果顶点和在新图中相连，那么必须满足u与x在原图的第一个图中相邻，且v与y在原图的第二个图中相邻。二、与矩阵Kronecker product的关系 密切...