2.6二阶张量的分解

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二阶张量的谱分解 算法

二阶张量的谱分解 算法

二阶张量的谱分解算法一、引言张量在许多领域,如机器学习、信号处理、图像处理等,都有着广泛的应用。

对于二阶张量(Tensor)这种多阶结构,其谱分解算法的研究具有重要的理论和实践价值。

本文将介绍一种适用于二阶张量的谱分解算法。

二、算法描述1. 准备工作:首先,我们需要对二阶张量进行适当的坐标变换,将其转化为对角矩阵形式,以便后续的谱分解。

2. 特征值分解:对变换后的二阶张量进行特征值分解,得到其特征向量矩阵和特征值向量。

3. 谱因子选取:根据实际需求,选取需要的谱因子,如对角线元素或特定位置的元素。

4. 构造分解矩阵:根据选取的谱因子和特征向量矩阵,构造出对应的分解矩阵。

5. 反变换:将构造的分解矩阵代入变换后的二阶张量中,得到原始二阶张量的一种表示形式。

三、算法实现1. 输入:二阶张量T和选取的谱因子。

2. 输出:分解后的二阶张量T'和对应的分解矩阵M。

3. 算法步骤:a. 对T进行坐标变换,得到变换后的二阶张量T';b. 对T'进行特征值分解,得到特征向量矩阵Q和特征值向量D;c. 根据需求,选取对角线元素或特定位置的元素作为谱因子;d. 构造分解矩阵M = QΛD^(-1)Q^T;e. 将M代入T'中,得到分解后的二阶张量T' = M*T';f. 输出T'和M。

四、算法优缺点分析1. 优点:该算法具有较高的稳定性和准确性,适用于各种类型的二阶张量。

同时,算法的实现过程简单明了,易于理解和实现。

2. 缺点:对于大规模的二阶张量,计算量可能会较大,需要优化算法以提高效率。

此外,对于某些特殊类型的二阶张量,可能存在无法完全分解的情况。

五、应用场景与案例分析该算法可以应用于机器学习、信号处理、图像处理等领域中,如用于降维、数据压缩、特征提取等。

以机器学习为例,通过对数据集进行二阶张量的谱分解,可以提取出关键的特征向量,从而更有效地进行分类或回归。

第2章 二阶张量

第2章  二阶张量

111
222
333
N为正(非负)张量 ⇔ N > (≥)0 i
(2)N非负,存在唯一的非负对称张量M,使 M 2 = N
(3)任意非对称张量可以 构造非负张量:
1 )X = T ⋅T T,Y = T T ⋅T为非负张量,若T可逆,则X、Y为正张量
2)X 、Y 为对称张量
3)X 、Y 为不同的张量,但有相同的主分量
定理:[T ⋅ u, T ⋅ v, T ⋅ w] = det T [u, v, w]
正则与退化 det T ≠ 0 的二阶张量-正则二阶张量;否则为退化的二阶张量。
(1)T为正则 ⇔ (i = 1, 2, 3) u(i)性无关,则T ⋅ u(i)也线性无关。
(2)正则T是单射的:u ≠ v ⇒ T ⋅ u ≠ T ⋅ v (3)正则T是满射的:∀u所作的线性变换T ⋅ u = v,必存在唯一的

−Ω j、Ω • j
•i
i

−Ω •i)Ω ⋅ u j
=
−u ⋅ Ω
(5)行列式的值:
, , 定义:det T
=
Ti •j
T ij
= g T•j i
=
Ti •j
g = g 2 T ij
g= G ij
( ) ( ) ( ) 、 TT ij
=T ij
T T ij = T ij 、
T 、 = T T i j
l, m, n均顺序和均逆序的排列有6种,i, j, k同样也有六种,组合共有36种,
除去重复的只有6种,所以要乘1 / 6]
[T ⋅ a, b, c] = [a,T ⋅ b, c] = [a, b,T ⋅ c] = η1(T )[a, b, c]

第2章 张量分析(清华大学张量分析,你值得拥有)

第2章 张量分析(清华大学张量分析,你值得拥有)

( Nij ij )a j 0 det( Nij ij ) 0
利用指标升降关系 a为非0矢量 利用主不变量
N ( ) 3 J1N 2 J 2 J3N 0
二阶张量的标准形: 张量最简单的形式

非对称二阶张量

请研究以下领域的同学关注。 1、应变梯度理论,偶应力理论 2、电流场,电磁流变(有旋场)

x
x
椭圆曲线的坐标变换
正交变换可使椭圆曲线的方程由以下一般形式
ax bxy cy d 0
任意二阶张量将一线性相关的矢量集映射为线性相 关的矢量集:
(i)u(i) 0
i 1
l
l l 0 T (i)u(i) (i)(T u(i)) i 1 i 1
正则与退化的二阶张量

3D空间中任意二阶张量T将任意矢量组u,v,w映射 为另一矢量组,满足:
N S
1 p
S S1e1e1 S2e2e2 S3e3e3
Si N i
1 p
几种特殊的二阶张量

正张量的对数
N N1e1e1 N2e2e2 N3e3e3
ln N ln N1 e1e1 ln N2 e2e2 ln N3 e3e3
Nij N ji Ni j Nij Nij N ji N ij N ji

N 1 NT 1
( ) , ( ) , ( ) ,
N T 1 N 2 N T 3 N 3 N T 2 N 4
NT 4
N T ( 4 )

反对称张量与其转置张量分量及二者所对应的矩阵

二阶张量的行列式

张量的分解与应用

张量的分解与应用

张量的分解与应用张量是现代数学和物理学中的重要概念,它在各个领域都有着广泛的应用。

张量的分解是将一个复杂的张量表示为若干个简单的张量的乘积的过程,它在数据分析、图像处理、机器学习等领域中具有重要的意义。

让我们了解一下张量是什么。

张量可以被看作是多维数组或矩阵的推广。

在数学上,张量的定义涉及到线性代数和多线性代数的概念。

在物理学中,张量是描述物理量在空间中的变化和转换规律的数学工具。

张量的阶数表示了它的维度,例如,一阶张量是一个向量,二阶张量是一个矩阵,三阶张量是一个立方体。

张量的分解是将一个复杂的张量表示为若干个简单的张量的乘积的过程。

这种分解可以使得原始的张量表示更加简洁和易于处理。

其中最著名的分解方法之一是奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)。

奇异值分解将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积:一个包含了原始矩阵的所有信息的对角矩阵,一个包含了原始矩阵的列空间的正交矩阵,和一个包含了原始矩阵的行空间的正交矩阵。

奇异值分解在数据分析和图像处理中有着广泛的应用。

在数据分析领域,张量的分解可以用于降维和特征提取。

通过将一个高维的数据张量分解为若干个低维的张量的乘积,我们可以减少数据的维度,并且保留数据中的重要特征。

这在处理大规模数据和高维数据时非常有用,可以帮助我们更好地理解数据和发现数据中的模式。

在图像处理领域,张量的分解可以用于图像压缩和图像恢复。

通过将一个图像张量分解为若干个低秩的张量的乘积,我们可以减少图像的存储空间和传输带宽。

同时,通过对这些低秩张量进行逆向分解,我们可以恢复原始的图像,尽可能地减少信息的损失。

这在图像传输和存储中非常有用,可以提高图像的传输速度和节约存储空间。

在机器学习领域,张量的分解可以用于矩阵分解和张量分解的模型。

这些模型可以用于推荐系统、社交网络分析、文本挖掘等任务。

通过将一个高维的数据张量分解为若干个低秩的张量的乘积,我们可以在保持模型准确性的同时,减少模型的复杂度和参数量。

第二章 二阶张量

第二章  二阶张量

第二章:二阶张量1. ij T ij ji i j j i i j T T T ;=⊗=⊗=⊗T g g T g g g g ij i j ij i j T ; T =⋅⋅=⋅⋅g T g g T g2. T =T.u u.TT ij ij ij ij j i j i i j j i ( = T T u ;T T u )⋅⊗==⊗⋅=u.T u g g g T.u g g u g 3.i .j det()T =T行列式不等于零的二阶张量定义为正则二阶张量 正则二阶张量存在逆张量:1-⋅T T =G 4.主不变量①1)()()ζ⋅⋅⨯⋅⋅⨯⋅⨯⋅=⋅⨯T u (v w)+u (T v w)+u (v T w )u (v w)(1.()::i i Tr T ζ====T T G G T)()()i j k ijk S u v w ⋅⋅⨯⋅⋅⨯⋅⨯⋅=T u (v w)+u (T v w)+u (v T w )(m m mijk .i mjk .j imk .k ijm S T T T εεε=++由于mik imkmmmiik .i mik.i imk.k iimS T T T εεεεε=-⇓=++=当i,j,k 当中有两个相等时,0iik S = 当i j k ≠≠时i j k m ijk .i .j .k ijk not sum ijk .m ijk S (T T T )T εε=++=②2)[)][()(]()[()]()ξ⋅⋅⋅⨯⋅⋅⨯⋅⋅⋅⨯⋅=⋅⨯T u (T v w +u T v T w)+T u (v T w u v w (2......122123323113.1.2.1.2.2..3.2..3.3.1.3.1112233.1.2.2..3.3.1223311.1.2.2..3.3.111()22ij l mi j i l lm i j i j l j T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T TTTTT T ζδ==-=-+-+-=++注意:ij ijklm lmkδδ=是张量的分量张量T 行列式中各阶主子式之和)[)][()(]()[()]i j k ijk S u v w ⋅⋅⋅⨯⋅⋅⨯⋅⋅⋅⨯⋅=T u (T v w +u T v T w)+T u (v T w ( 其中......()m n m n n mijk i j mnk j k imn k i mjn S T T T T T T εεε=++..........()0m n m n n m iik i i mnk i k imn k i min m n i i mnk m n i i nmk iik S T T T T T T T T T T S εεεεε=++===-=当i,j,k 当中有两个相等时,0iik S = 当i j k ≠≠时 (122123323113).1.2.1.2.2..3.2..3.3.1.3.12()()i j j i j k k j k i i k ijk i j i j j k j k k i k i ijk not sumijkijkijkS T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T εεζε=-+-+-=-+-+-=③()[()()]det()()⋅⋅⋅⨯⋅=⋅⨯T u T v T w T u v w...()[()()]()()()i j k l m nl m n ijkl m n lmn T T T u v w det u v w det εε⋅⋅⋅⨯⋅===⋅⨯T u T v T w T T u v w ④()()det()()T T -⋅⨯⋅=⨯T v T w T v w()[()()]det()()[()()]det()()T⋅⋅⋅⨯⋅=⋅⨯⋅⋅⋅⨯⋅=⋅⨯T u T v T w T u v w u T T v T w T u v w由于上式对任意矢量u 都成立[()()]det()()()()det()()T T-⋅⋅⨯⋅=⨯⋅⨯⋅=⨯T T v T w T v w T v T w T T v w⑤主不变量与矩之间的关系*1*2..*3...()()()ii i kk i i j kj k i Tr T Tr T T Tr T T T ζζζ===⋅==⋅⋅=T T T T T T2212112212ij k li j j i kl .i .j .i .j .i .j *T T (T T T T )[()]ζδζζ==-=-3.....................*3***13121611()()661(()23)6ijk l m nlmn i j ki j k j k i k i j j i k i k j k j i i j k i j k i j k i j k i j k i j k e e T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T ζζζζζ==++-++=+- 二阶张量标准形 1. 特征值、特征向量 λ⋅=T v v ()λ-⋅=T G v 01111232221233331230.........T T T T T T T T T λλλ--=-特征方程 321230λζλζλζ-+-= 特征根是不变量2. 实对称二阶张量标准形 1. 特征根是实根*************; ; ()0 () λλλλλλλλ⋅=⋅=⋅⋅=⋅⋅⋅=⋅-⋅=⇒=⋅-=⇒=N v N v v v N v v v v N v v v v v N v v 0v v2. 特征向量互相正交1112222112112212121212 ; ; ()00λλλλλλ⋅=⋅=⋅⋅=⋅⋅⋅=⋅-⋅=⇒⋅=N v v N v v v N v v v v N v v v v v v v 3. 不存在约当链如果λ是n 重根,但不存在相应的特征向量12,v v ,使1122 ; λλ⋅=⋅=T v v T v v则一定存在约当链11221λλ⋅=⋅=+T v v T v v v然而对对称张量112212112121211110λλλλ⋅=⋅=+⇓⋅⋅=⋅⋅⋅=⋅+⋅⇓⋅=N v v N v v v v N v v v v N v v v v v v v这是不可能的。

弹性理论基础答案

弹性理论基础答案

弹性理论基础答案【篇一:弹性力学基础习题答案nnnn1】/p> 2.1计算:(1)?pi?iq?qj?jk,(2)epqieijkajk,(3)eijpeklpbkiblj。

解:(1)?pi?iq?qj?jk(2)epqieijkajk2.2证明:若aij(3)eijpeklpbkiblj??pq?qj?jk??pj?jk??pk;?(?ik?jl??il?jk)bkiblj?biibjj?bjibij。

?(?pj?qk??pk?qj)ajk?apq?aqp;?aji,则eijkajk?0。

证:2eijkajk?eijkajk?eikjakj?eijkajk?eijkakj?eijkajk?eijkajk?0。

2.3设a、b和c是三个矢量,试证明:a?aa?ba?cb?ab?bb?c?[a,b,c]2 c?ac?bc?ca?aa?ba?caiaiaibiaicia1a2a3a1b1c12证:b?ab?bb?c?biaibibibici?b1b2b3a2b2c2?[a,b,c]。

c?ac?bc?cciaicibicicic1c2c3a3b3c32.4设a、b、c和d是四个矢量,证明:(a?b)?(c?d)?(a?c)(b?d)?(a?d)(b?c)证:(a?b)?(c?d)?aibjeijkek?cldmelmnen?aibjcldmeijkelmk ?aibjcld m(?il?jm??im?jl)?(aici)(bjdj)?(aidi)(bjcj) ?(a?c)(b?d)?(a?d)(b?c )。

2.5设有矢量u?uiei。

原坐标系绕z轴转动?系,如图2.4所示。

试求矢量u在新坐标系中的分量。

解:?1?1?cos?,?1?2?sin?,?1?3?0,?2?1??sin?,?2?2?cos ?,?2?3?0,?3?1?0,?3?2?0,?3?3?1。

u1???1?iui?u1cos??u2sin?,图2.41u2???2?iui??u1sin??u2cos?,u3???3?iui?u3。

二阶张量的定义

二阶张量的定义

二阶张量的定义二阶张量是线性代数中的一个重要概念。

在数学和物理学领域中,二阶张量被广泛应用于描述物质的性质、力学系统的行为以及电磁场的传播等问题。

本文将介绍二阶张量的定义和一些基本性质,以及其在实际应用中的意义。

我们来定义二阶张量。

在线性代数中,一个二阶张量可以被视为一个二维矩阵,它具有两个索引,通常用小写字母的下标表示。

一个二阶张量可以用以下形式表示:T_ij其中,i和j是张量的两个索引,可以取1、2、3等整数值。

这个二阶张量有四个分量,分别是T_11、T_12、T_21、T_22。

这些分量可以对应于矩阵的四个元素。

二阶张量的分量具有特定的变换规律。

当坐标系发生变换时,二阶张量的分量也会相应地发生变化。

具体而言,对于一个二阶张量T_ij,在坐标系变换下,其分量会按照以下规则进行变换:T_ij' = R_i^k * R_j^l * T_kl其中,T_ij'是变换后的二阶张量的分量,R_i^k和R_j^l是坐标系变换矩阵。

这个变换规律保证了二阶张量在不同坐标系下的表示是相容的。

二阶张量具有一些重要的性质。

首先,二阶张量可以进行加法和数乘运算,即两个二阶张量可以相加,一个二阶张量可以与一个标量相乘。

其次,二阶张量还可以进行张量积运算,即两个二阶张量可以进行分量乘积并相加的运算。

这些运算使得二阶张量具有了更强大的描述能力。

在实际应用中,二阶张量有着广泛的应用。

在物质力学中,二阶张量可以描述物质的应力和应变。

通过应力张量和应变张量的组合,可以得到物质的弹性模量和刚度矩阵等重要性质。

此外,在电磁学中,电磁场的张量表示也是一个二阶张量,可以用来描述电磁场的分布和传播。

二阶张量还在图像处理、机器学习等领域中有着重要的应用,例如图像的卷积运算和神经网络的权重矩阵等。

总结起来,二阶张量是线性代数中的一个重要概念,用于描述具有两个索引的二维矩阵。

二阶张量具有特定的变换规律和运算性质,可以用于描述物质的性质、力学系统的行为以及电磁场的传播等问题。

张量分析课件-2.2 正则与退化的二阶张量

张量分析课件-2.2 正则与退化的二阶张量

T
1 1
T
T T
T 1
满射性 对于正则的二阶张量T 对于任意矢量u 所做的线性 变换T· u=w,必存在唯一的逆变换,使T -1· u=w。
i 1 i 1
I
I
定理 三维空间中任意二阶张量T 将任意矢量组u,v,w 映射 为另一矢量组,满足
T u
T v T w detT u v w
证明 (式1.8.25)、(1.8.22)

detT
lmn
u v w detT u v w
l m n

Hale Waihona Puke T uT v T w
ijk
T uT v T w
i l
l
j m m
k n
n
2.2.2 正则与退化
定义 detT≠0的二阶张量T 称为正则的二阶张量;否 则称为退化的二阶张量。 若T 是正则的,则T T 也是正则的。 正则二阶张量的性质: (1)定理 二阶张量是正则的必要且充分条件是将每一组 线性无关的矢量组u(i)(i=1,2,3)映射为另一组线性无关的 矢量组T· u(i)(i=1,2,3)。 等价表述: 二阶张量是正则的必要且充分条件是 T· u=0,当且仅当u=0;或者,二阶张量是退化的必要且 充分条件是存在u≠0 使得T· u=0。 (2)正则的二阶张量T 映射的单射性 对于任意2 个不等 的矢量u≠v,被T 映射以后仍不相等:T· u≠T· v。
(3)正则的二阶张量T 映射的满射性 定义 对于正则的二阶张量T,必存在唯一的正则二 阶张量T -1,使
T T 1 T 1 T G
T -1 称为正则的二阶张量的逆,正则的二阶张量也称为可逆 的二阶张量。可证

张量分解方程

张量分解方程

张量分解方程张量分解方程是一种多维数据分析的统计技术,它用来通过捕获低阶张量中的核心特征,以抽取图像、文本或其他形式的大规模数据。

张量分解可以根据张量中存在的不同特性、不同聚类等来给出定量描述,从而将其应用于知识发现、机器学习、深度学习、计算机视觉等诸多领域。

张量分解方程(Tensor Decomposition)是一类数学模型,通过分解原始张量中存储的高阶特征,从而将庞大的原始张量数据拆解成更加简单的多个张量,这些张量去除部分高阶的特征,而关注低阶的特征,以此来抽取大规模数据的核心特征。

张量分解方程可以将某个原始张量分解为多个低阶张量,分解原理就是对原始张量进行数学变换,使得原始张量中存储的潜在特征可以更加清晰的呈现出来,从而实现从这些低阶张量中提取核心特征的目的。

张量分解方程成功的应用在诸多领域,其中最典型的应用便是知识发现、机器学习和深度学习等。

知识发现利用张量分解可以提取出原始数据集中的潜在特征,从而发现其中的规律;机器学习和深度学习利用张量分解可以在抽取出特征的基础上,训练模型,从而实现计算机视觉等诸多领域的深入研究。

张量分解方程具备多种类型,以不同的变换形式来获取已知的原始张量,大致主要分为非负张量分解(NoT)、非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)、逐步张量分解(ST)、模型数学分解(MFA)、应用到半监督张量分解(HS-TD)等等。

为了避免因张量分解而产生过拟合,将会引入正则项,实现更加稳定、鲁棒的张量分解,从而提高分析的准确性。

除了引入正则项外,控制张量分解的参数也是减少张量分解过拟合的有效策略,张量分解的参数主要有正则参数、衰减参数、优化次数等,需要结合实际需求加以调节,以保证张量分解的有效性。

尽管利用张量分解可以有效抽取大规模数据中的核心特征,但是由于张量分解涉及到多维数据,相应的计算量也比较大,会耗费较长的时间。

为此,在使用张量分解时,采取分布式计算的策略,可以减少计算量,有效提升计算效率。

张量第一章

张量第一章

第一章 笛卡儿张量§1.1 指标表示法一:指标标号,自由指标x x =1 y x =2 z x =3 i x 1=i ,2,3基矢量i e =1 j e =2 k e =3i e 1=i ,2,3 任意一个矢量 i a 1=i ,2,3 332211e a e a e a a ++=二:求和约定 哑标在一个单项式中,同一个指标重复出现两次,则将该指标按顺序1,2,3轮换求和。

该重复出现的指标为哑标。

如:332211b a b a b a b a i i ++=三:Kroneker ij δ⎨⎧≠==ji j i ij1δii δ=3 , ijj i j ij ij i j ij ijhj ih e e x x x a δλδαλδδδ=-=-=)(四:Levi —Civita 符号 i j k e⎪⎩⎪⎨⎧-=非循环序列逆循环序列(循环序列),,(0),,1),,(1k j i k j i k j i e ijk1、循环序列: 1312231123===e e e2、逆循环序列: 1132213321-===e e e3、非循环序列: i ,j ,k 中有两个以上的指标取相同值4、奇置换和偶置换: 在i ,j ,k 的具体序列中将指标顺序进行调换,奇数次为奇置换,偶数次为偶置换,序列偶置换属于原序列,奇置换则 循环↔逆循环,非循环序列任何置换均为非循环序列。

kj ijk i kk j j i i k j i ijk b a e c b a e b a c e c c e b b e a a ba c a a a e a a a a a a a a a a ==⨯====⨯===222321333231232221131211五:求导的简化法()()i ix ,=∂∂()i ix ,ϕϕ=∂∂()jk i kj i u x x u ,2=∂∂∂数量场Φ的梯度 i i e e x e x e x g r a d ,332211φφφφφ=∂∂+∂∂+∂∂=向量场v 散度: i i v x v x v x v v d i v ,332211=∂∂+∂∂+∂∂=向量场的旋度:ki j k i j e e v e x v x v e x v x v e x v x v r o t v ,321122133113223)()()(=∂∂-∂∂+∂∂-∂∂+∂∂-∂∂=§1.2 坐标变换旧坐标系 321x x ox :321,,e e e新坐标系 321x x x o ''' :321,,e e e ''''11新旧坐标系间方向余弦为:332313333222122231211111332211)()()()()()('''''''''''''''αααααααααe x e x e x e x e x e x则新旧坐标关系为:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡''''''''''''321332313322212312111321x x x x x x ααααααααα ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡'''⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡'''''''''321333231232221131211321x x x x x x ααααααααα j j i i x x '='α k j k j x x ''=α基矢量关系为j j i i e e ''=α k j k j e e ''=α k i j k j i ''''=δαα jk k i j i δαα='' 即变换系数矩阵为正交矩阵对a , j j i i e a e a a =='' k j k j i i e a e a ''''=α 两边点乘j e ' ,有: j j j j a a ''=αj j i i a a ''=α k j k j a a ''=α即:矢量分量变换与坐标变换服从相同规律。

二阶协变张量分解

二阶协变张量分解

二阶协变张量分解二阶协变张量分解是将一个二阶协变张量分解为若干个低秩张量的和,其中每个低秩张量具有明确的物理意义。

常见的二阶协变张量分解方法有奇异值分解(SVD)和矩张量分解等。

分解过程中,寻找合适的基向量将张量表示为这些基向量的线性组合。

在实际应用中,如材料科学、图像处理和机器学习等领域,二阶协变张量分解具有重要意义。

以下是关于二阶协变张量分解的一些详细介绍:1. 奇异值分解(SVD):奇异值分解是一种将矩阵分解为三个矩阵的乘积的方法,即A = U * S * V^T,其中A是输入矩阵,U和V是正交矩阵,S是对角矩阵。

对于二阶协变张量,我们可以将其视为一个矩阵,然后应用奇异值分解。

分解后的三个矩阵分别表示张量的旋转、缩放和反旋转部分。

2. 矩张量分解:矩张量分解是将二阶协变张量分解为两个低秩张量的和,其中一个张量表示形状,另一个张量表示偏移。

分解后的两个张量可以通过计算矩得到。

矩张量分解在图像处理和计算机视觉领域具有广泛应用,如用于目标检测和形状识别等。

3. 独立成分分析(ICA):独立成分分析是一种用于盲源分离的方法,可以将混合信号分解为若干个独立成分。

在二阶协变张量分解中,我们可以将张量视为混合信号,然后应用独立成分分析进行分解。

分解后的成分具有明确的物理意义,如材料中的不同成分或图像中的不同颜色通道等。

4. 局部线性嵌入(PCA):局部线性嵌入是一种降维方法,可以将高维数据映射到低维空间,同时保持数据的局部结构。

在二阶协变张量分解中,我们可以应用局部线性嵌入将张量表示为低维空间的线性组合。

这有助于提取张量中的主要特征,减少冗余信息,提高计算效率。

二阶协变张量分解在多个领域具有广泛应用,如材料科学中的微观结构分析、医学图像处理、机器人视觉和自然语言处理等。

通过分解,我们可以更好地理解数据的内在结构,为后续的分析和处理提供有力支持。

在实际应用中,根据具体问题和数据特点,可以选择合适的方法进行二阶协变张量分解,以获得更好的效果。

学习张量必看_一个文档学会张量!!!!张量分析

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张量函数及其微积分
Appendix A
引言
广义相对论(1915)、理论物理 连续介质力学(固体力学、流体力学) 现代力学的大部分文献都采用张量表示
主要参考书: W. Flugge, Tensor Analysis and Continuum
Mechanics, Springer, 1972. 黄克智等,张量分析,清华大学出版社,2003.

a13 x3 a23 x3

a1 j x j a2 j x j

x3

a31 x1

a32 x2

a33 x3

a3 j x j
利用爱因斯坦求和约定,写成:
xi aij x j
其中 j 是哑指标,i 是自由指标。
张量基本概念
★ 在表达式或方程中自由指标可以出现多次,但不得 在同项内出现两次,若在同项内出现两次则是哑指 标。例: 若i为自由指标
分量记法: ui
Appendix A.1
张量基本概念
指标符号用法
1. 三维空间中任意点 P 的坐标(x, y, z)可缩写成 xi , 其中x1=x, x2=y, x3=z。
2. 两个矢量 a 和 b 的分量的点积(或称数量积)为:
3
a b= a1b1 a2b2 a3b3 aibi i 1
ji, j fi 0
ji, j fii 0
张量基本概念
★ 自由指标表示:若轮流取该指标范围内的任何值, 关系式将始终成立。
例如:表达式 xi aij x j
在自由指标 i 取1,2,3时该式始终成立,即有

x1 x2

高等流体力学-第4讲

高等流体力学-第4讲

·二次曲面 F ( r ) = ± 1 可看作二阶对称张量的几何表示,是有心二次曲面; ·在主轴坐标系下:如果主值 λ1 λ 2 λ 3 同号,表示的半径分别为:
G
1
1
1
λ1
λ2
λ3
的椭球面;
·在主轴坐标系下: 如果主值异号,则表示的双曲椭圆面。
G 1 (5) 对称张量 S 与矢径的内积为 : S ⋅ r = gradF 2
∇P= ∂ pi i "i ∂xk
1 2
n
其梯度运算的结果是一个 (n+1) 阶张量 。
( )
JGJG ∂aij JGJGJG ∂ JG ek aij ei e j = ek ei e j ∇A = ∂xk ∂xk
(
)
1.5 张量初步
1.5.6 张量的微分运算
¾ 张量的散度运算 n 阶张量P 的散度 — 定义为哈密顿算子与张量P 的左向内积:
ei′ = α ij ei′
α isα js = α siα sj = δ ij
ai′ = αij a j a j = α ji ai′
′ = αisα jt pst pij ′ pij = αsiαtj pst
1.5 张量初步
1.5.5 二阶张量
⎛ p11 ⎜ {pij } ↔ ⎜ p21 ⎜p ⎝ 31 p12 p 22 p32 p13 ⎞ ⎟ p 23 ⎟ p33 ⎟ ⎠
+
p11 p31
p11 p12 ⎞ ⎟− p =0 + p33 p21 P22 ⎟ ⎠ p13
由根与系数的关系得知: —— 二阶张量的三个不变量 ——
I1 = p11 + p22 + p33 =λ1 +λ2 +λ3

张量分解

张量分解
M M O
aI1bI
1
aI 2bI 2
L
a1J b1J
a2 J
b2 J
¡
I ×J
M
aIJ bIJ
◦ 性质:A e BT A e B ATABTB
A e B+ ATA BTB + A e BT
17
CP分解
18
CP分解的其他名字
◦ Polyadic Form of a Tensor, Hitchcock, 1927 ◦ PARAFAC(Parallel Factors), Harshman, 1970 ◦ CANDECOMP/CAND(Canonical decomposition),
Carroll & Chang, 1970 ◦ Topographic Components Model, Mö cks, 1988 ◦ CP(CANDECOMP/PARAFAC), Kiers, 2000
19
CP分解的张量形式
◦ 将一个张量表示成有限个秩一张量之和,比如一个三阶张 量可以分解为
21
CP分解的切片形式
◦ 三阶张量的CP分解有时按(正面)切片写成如下形式:
Xk AD(k )BT
其中 D(k ) diag(ck:)
ar
cr
br
X
A
BT
Xk
D(k )
三阶张量CP分解的正面切片形式
22
带权CP分解
◦ 为了计算方便,通常假设因子矩阵的列是单位长度的,从
而需要引入一个权重向量 λ ¡ R ,使CP分解变为
15
矩阵的Khatri-Rao乘积
◦ A I×K , B J×K ,则
A e B a1 b1 a2 b2 L

二阶张量坐标变换公式

二阶张量坐标变换公式

二阶张量坐标变换公式二阶张量是物理学中经常使用的一种量,描述了空间中一个向量与另一个向量的乘积,既具有方向又具有大小。

而坐标变换是数学中重要的一种概念,它将一个向量在一个坐标系中表示成在另一个坐标系中的表示方式。

本文将介绍二阶张量坐标变换的公式及其应用。

在介绍二阶张量坐标变换公式之前,我们先来回顾一下一阶张量的坐标变换。

对于一个一阶张量,其在不同坐标系下的表示方式可以通过矩阵变换得到。

具体而言,若$T$表示一个一阶张量,$A$表示原坐标系的基底,$B$表示新坐标系的基底,那么在$A$坐标系下的表示方式为:$$T_A=T\cdot A$$在$B$坐标系下的表示方式为:$$T_B=T\cdot B$$其中,$\cdot$表示矩阵乘法。

根据坐标变换的基本原理,可以得到:$$T_B=S^{-1}\cdot T_A\cdot S$$其中,$S$是坐标变换矩阵,其满足$B=AS$。

根据这个公式,我们能够在不同坐标系下准确地描述一阶张量。

对于二阶张量,同样可以得出类似的坐标变换公式。

对于一个二阶张量$T$,其在$A$坐标系下的表示方式为:$$T_{ij}^A=T(e_i)_A\cdot T(e_j)_A$$其中,$e_i$和$e_j$是$A$坐标系的基向量。

同样的,我们可以得到它在$B$坐标系下的表示方式为:$$T_{ij}^B=T(e_i)_B\cdot T(e_j)_B$$其中,$e_i$和$e_j$是$B$坐标系的基向量。

将它们带入坐标变换公式,可以得到:$$T_{ij}^B=S_{ik}\cdot S_{jl}\cdot T_{kl}^A$$其中,$S$是坐标变换矩阵,其满足$B=AS$。

这个公式就是二阶张量坐标变换的公式。

显然,它在形式上与一阶张量坐标变换公式是相似的。

二阶张量坐标变换公式的应用十分广泛。

例如,在弹性力学中,应力张量和应变张量都是二阶张量。

当物体受到外力作用时,其内部就会产生应力和应变,而应力张量和应变张量则可以用来描述物体在不同坐标系下的表现。

【南航研究生课程】[张量分析]第 2 章 二阶张量

【南航研究生课程】[张量分析]第 2 章 二阶张量

第2章 二阶张量研究定义在空间一个固定点(张量的元素是实常数,i g 也是常数)上的二阶张量随坐标系转动的不同形式,不涉及与另一个张量的关系,也不涉及张量运动。

2.1 二阶张量与矩阵的对应分量同一坐标系:j i ijj i i ij ij i j i ij T T T T g g g g g g g g T ====∙∙ 另一坐标系:j i j i j i i i j i j i j i j i T T T T ''''''''∙'''∙'''''====g g g g g g g g● 对应不同坐标的分量不同:,,,jj i i iji j iji j i i jj T T T T T T T T ''''∙∙''''∙∙≠≠≠≠● 对应不同并矢的分也不同:iji i j i ij T T T T ≠≠≠∙∙● 指标满足升降:mm mniji mj im iim nj T T g g T g T g ∙∙===转置()()()()jiijTTijTiTjTj i i j ijijTT TT ∙∙====T g g g g g g g gi jj ii j jiji ij ji i j T T T T ∙∙====g g g g g g g g 分量指标互换 jijii jijij i j ii j i T T T T ∙∙====g g g g g g g g 并矢指标交换一般情况混变分量的转置≠系数矩阵的转置对称 T=N Nji ij N N =、ji ij N N =、i j i j N N ∙∙=、j i j i N N ∙∙=N u u N ⋅=⋅反对称 T=-ΩΩij ji ΩΩ=-、ijjiΩΩ=-、i i jjΩΩ∙∙=-、jj i iΩΩ∙∙=-,Ωu u Ω⋅-=⋅行列式的值 定义:i jT∙=T det , iji jjiij T g g T T g T 2===∙∙, ij g G =ji ij T T =、jiijTT =、jj iiT T ∙∙=、i iT tr ∙=T ,()i iiiS T tr ∙∙+=+S T ,()S T S T ⋅⋅=⋅tr ,():Ttr ⋅=T ST S二阶张量与矢量的点积—矢量线性变换=⋅w T u , ii jjw T u ∙=⋅,⋅≠⋅T u u T2.2 正则与退化的二阶张量定理:任意二阶张量将一个线性相关的矢量集映射为线性相关的矢量集 【设矢量集()i u 线性相关,则存在不全为零的实数()i α使:1()()I i i i α==∑u 0,()11()()()()I Ii i i i i i αα===⋅=⋅∑∑0T u T u , 所以()i ⋅T u 也线性相关】定理:[][],,det ,,⋅⋅⋅=T u T v T w T u v w[det T 为两个平行六面体的体积比,三维空间中3个矢量是否线性相关取决与它们的混合积是否为零] 正则与退化det 0≠T 正则二阶张量;否则为退化的二阶张量(1) T 为正则⇔()i u (i =1,2,3) 性无关,则()i ⋅T u 也线性无关。

张量链式分解

张量链式分解

张量链式分解引言张量链式分解(Tensor Chain Decomposition)是一种用于对多维数据进行降维和特征提取的技术。

它广泛应用于各个领域,包括图像处理、语音识别、推荐系统等。

本文将介绍张量链式分解的基本概念、原理、方法和应用,并探讨其优缺点以及未来的发展方向。

张量基础知识在深入讲解张量链式分解之前,我们先来了解一些张量的基础知识。

1. 张量的定义首先,我们需要明确张量(Tensor)的概念。

在数学和物理学中,张量是一种多维数组或矩阵的推广。

例如,0阶张量是标量(Scalar),1阶张量是向量(Vector),2阶张量是矩阵(Matrix),以此类推。

2. 张量的表示张量可以用多种方式进行表示,包括矩阵、数组和张量的分块表示等。

其中,张量的分块表示可以简化数据的处理和计算。

3. 张量的运算和矩阵类似,张量也支持多种运算,包括加法、减法、乘法、求逆等。

这些运算可以用于数据的变换和处理。

张量链式分解的基本概念接下来,我们将介绍张量链式分解的基本概念。

1. 张量链的定义张量链(Tensor Chain)是指由多个张量组成的序列。

每个张量可以有不同的维度和大小,但它们的维度必须满足一定的连续性条件。

2. 张量链的分解张量链的分解是将复杂的张量链表示为一系列低阶张量的乘积的过程。

分解后的低阶张量包含了原始张量链的信息,并可以用于降维和特征提取。

3. 张量链式分解的原理张量链式分解的原理是基于张量的秩的概念。

张量的秩是指表示张量的低阶张量的个数。

通过适当的张量链分解,可以降低张量的秩,从而实现降维和数据压缩。

张量链式分解的方法张量链式分解有多种方法和算法,下面介绍其中几种常见的方法。

1. CP分解(CANDECOMP/PARAFAC)CP分解是一种基于多线性代数的张量分解方法。

它将一个高阶张量表示为多个低阶张量的和。

CP分解具有数学上的优良性质和可解释性,被广泛应用于数据分析和模型简化。

2. Tucker分解Tucker分解是一种将一个高阶张量分解为一系列核张量与模态矩阵的乘积的方法。

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N =P+D
于是 其中
T = N + = P + D+ 1 T i 1 T i j j P = P j g i g = J 1 δ j g i g = J1 G 3 3 1 k P T N J1 = J1 = J1 = N k 3 1 N 2 1 N 3 P P J 2 = J1 J3 = J1 3 27
i3
1 (i1 + i2 + i3 ) n= 3
N 在八面体等斜面上作用的矢量分量: 在八面体等斜面上作用的矢量分量:
σ
i3' n i2' pn
1 (N1i1 + N 2 i2 + N 3i3 ) pn = N n = 3
pn 的法向分矢量: 的法向分矢量:
i1
i1'
ω τ
i2
1 1 N σ = ( N : nn )n = (N1 + N 2 + N 3 )n = J1 n 3 3
π J cos ω 3
D 2
π J cos ω + 3
D 2
2 D3 = 3
J 2D cosω
就可满足前述三式。 就可满足前述三式。利用其中第三式可证
cos3ω =
27 J 3D 2J
D 32 2
不失广泛性, 不失广泛性,可设 D1 ≥ D2 ≥ D3 ,因此必有 D1 ≥ 0, D3 ≤ 0, 从而
2
T T T = H T QT Q H = H 2 > O
后二式存在方根,且其方根也是正张量, 后二式存在方根,且其方根也是正张量,即
H = T T T > O
H1 = T T T > O
可证: 从而H 具有相同的主分量, 可证:T TT 和TT T、从而 和 H1 具有相同的主分量,但其 从而 主方向之间差一个刚性转动。 主方向之间差一个刚性转动。 唯一地确定正交张量Q( (2)由T 与H(或H1)唯一地确定正交张量 (或Q1)。 ) ( H-1 与H1-1存在,故唯一有 存在,
( )
( )
的特征矢量。 空间任意一组正交标准化基都是 P 的特征矢量。 任意两组球形张量都是比例张量。 任意两组球形张量都是比例张量。
D = Di j gi g j = N i j P i j gi g j
J =0
D 1
(
)
1 N J = J J1 3
D 2 N 2
( )
2
<0
1 N N 2 N J = J J1 J 2 + J1 3 27
二阶张量的乘法分解 极分解) 的乘法分解( 2.6.2 二阶张量的乘法分解(极分解)
定理 正则的二阶张量T 必定可以分解为一个正交张量 正则的二阶张量 Q(或Q1)与一个正张量H(或H1)的点积 ( 与一个正张量 (
T = QH T = H1 Q1
左、右极分解都是唯一的。 右极分解都是唯一的。
(右极分解 ) (左极分解 )
Q = T H
T
Q
T 1
( = (H
T 1
Q =T H
1 T T 1 1
1
1 T
Q1 = ( H1 ) T
1
T
) = (H ) T T ) = T H
T 1 1
1 1 T 1 1
= H
( )
T 1
T T = H 1 T T
Q T Q = H 1 T T T H 1 = H 1 H 2 H 1 = G G = G
i j
(
)
1 (Tij T ji ) 2 1 i i j = (T j T ji ) 2
ij =
1 ij N = T + T ji 2 1 j j j i = Ti T i 2
ij
(
)
(
)
ij =
1 ij (T T ji ) 2
的加法分解是存在且唯一的。 由此可证 T 的加法分解是存在且唯一的。 球形张量与偏斜张量 2.6.1.1 球形张量与偏斜张量 可进一步分解为球形张量 对称二阶张量 N 可进一步分解为球形张量 P 与偏斜张量 D,即 ,
pn 的切向分矢量: 的切向分矢量:
1 N τ = pn J1 n 3 1 1 N 1 N 1 N = N1 3 J1 i1 + N 2 3 J1 i2 + N 3 3 J1 i3 3
i3
1 (D1i1 + D2 i2 + D 3 i 3 ) = 3
σ
i3' n i2' pn
)
T 的7个基本的迹不变量: 个基本的迹不变量: 个基本的迹不变量
2
, , , trN, tr (N ) tr (N ) tr ( ) tr Ν 2 2 ,
(
)
tr Ν 2 2 Ν
(
)
T 的任意标量不变量均为这 个迹不变量的函数。然而,这7 的任意标量不变量均为这7个迹不变量的函数 然而, 个迹不变量的函数。 个迹不变量都可以由6个参量 来表示,应该认为这7 个迹不变量都可以由 个参量 Ni,ωi 来表示,应该认为这 个迹不变量之中只有6个是独立的 个是独立的。 个迹不变量之中只有 个是独立的。在7个迹不变量所构成的 个迹不变量所构成的 7维空间,它们的取值并不能全部充满;只有与 个参量所对 维空间, 维空间 它们的取值并不能全部充满;只有与6个参量所对 应的6维子空间是 个迹不变量的取值范围 应的 维子空间是7个迹不变量的取值范围。 维子空间是 个迹不变量的取值范围。
0≤ω ≤
π
如果采用 ψ =
π
6
3
2 D2 = 3
ω ,则
D 2
2 D1 = 3
2 D3 = 3
2π J sin ψ + 3
4π J sin ψ + 3
D 2
J 2D sinψ
其中
sin 3ψ =
27 J 2J
D 3 D 32 2
π
6
≤ψ ≤
π
6
的主方向。 进一步还可以得到 D 的主方向。然后利用下式
N1 N =0 0
0 N2 0
0 0 N3
13 0 ω3 ω2 2 0 ω1 3 = ω3 0 ω2 ω1 0
0 12 2 0 = 1 31 32
的反偶矢量。 为 的反偶矢量。T 的任意非零的标量 不变量都可用6个参数 来表示。例如: 不变量都可用 个参数 Ni,ωi 来表示。例如:
ω = (ω1 , ω2 , ω3 )
T
trN = N1 + N 2 + N 3
tr N
2 3
( ) = tr( N N ) = (N ) + (N ) + (N ) tr (N ) = tr ( N N N ) = ( N ) + ( N ) + (N )
2 2 2 1 2 3 3 3 1 2 3
比较
T = QH
由左右极分解得唯一性可知
Q = Q1

式中
H = Q T H1 Q
则 ~~ H1 = ∑ λi ei ei
i =1 3
H = ∑ λi ei ei
i =1
3
~ ei = Q ei
1 N i N = D + J1 δ j 3
i j i j
的主分量, 的主方向。 就可以得到 N 的主分量,而其主方向就是 D 的主方向。
ω 的物理意义
N 的主分量:N1,N2,N3 的主分量: N(从而 )的三个互相正交的主方向:i1,i2,i3 (从而D)的三个互相正交的主方向: 八面体等斜面的法线方向: 八面体等斜面的法线方向:
张量分析 及连续介质力学
2.6 二阶张量的分解
二阶张量的加法分解 2.6.1 二阶张量的加法分解
T 的对称化运算 T 的反对称化运算
1 N ij = (Tij + T ji ) 2
1 N = T +TT 2 1 = T T T 2
( (
) )
)
N
j i
1 j j = Ti + T i 2
(
1 i N = T j + T ji 2
= 2[N N (ω ) + N N (ω ) + N N (ω ) ]
2 3 3
tr Ν 3 2 = tr N 2 2 N = tr Ν 2 N 2
3 1 2 2 2 3 3 2 2 3 2 1
(
) ( ) ( ) = tr ( N ) = tr ( N ) = [N (ω + ω ) + N (ω + ω ) + N (ω
3
tr = 0
tr
( ) = 2[(ω ) + (ω ) + (ω ) ] tr ( ) = 0
2 2 2 2 1 2 3 3
tr ( N ) = tr ( N ) = 0
tr Ν
(
2
) = [N (ω + ω ) + N (ω tr (N ) = 0
1 2 2 2 3 2
2
2 3
+ ω + N3 ω + ω
证明 (1)对于正则的二阶张量 存在唯一的正张量 与H1。 )对于正则的二阶张量T 存在唯一的正张量H与 若左右极分解成立, 若左右极分解成立,则
T T = (Q H ) = H T Q T = H Q T
T
T = (H1 Q1 ) = Q1T H1T = Q1T H1
T T
T T T = H1 Q1 Q1T H1T = ( H1 ) > O
2 1 2 1
)
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