张量

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01张量基础

01张量基础

01张量基础第一章张量基础晶体的物理性质一般是各向异性的,这些性质常常需要用与方向有关的两个可测量的量之间的关系来定义,而用张量来描述,张量是晶体物理的数学基础。

第一章张量基础张量的基本知识张量的变换定律张量的几何表示法晶体对称性对晶体性质的影响晶体物理性质的相互关系1.1 张量的基本知识(1)一、标量与矢量1、标量在物理学中,常遇到这样一些量,如物体的温度、密度等等,它们都与方向无关。

这些无方向的物理量,称为标量(也称零阶张量)。

它们完全由给定的某一数值来确定。

1.1 张量的基本知识(2)2、矢量与方向有关的物理量,称为矢量(也称一阶张量)。

它们不仅有大小,而且有一定的方向。

如电场强度、电位移、温度梯度等都是矢量。

矢量用上方带箭头的字母表示,如电场强度可表示为 E 。

矢量还可以用直角坐标系(x1,x2,x3 )中三个坐标轴上的分量来决定它的大小和方向,于是就可以 E 写成: E = [E , E , E ]1 2 3——字母的下标1、2、3分别代表x1, x2, x3轴。

这样,当坐标轴选定后,矢量就完全由其在这些轴上的分量来确定。

1.1 张量的基本知识(3)二、二阶张量在各向同性介质中,电场强度矢量 E 和电位移矢量 D 的方向永远保持一致,在电场强度不高的情况下,两者成线形关系,因此,它们间的关系可以直接表示为:D =εEε——介电常数在各向异性介质中,电场强度矢量 E 和电位移矢量 D 的 E 方向经常不一致,因此, D 在三个坐标轴上的分量都与的三个分量相关,此时,它们间的关系可表示为:D1 = ε 11 E1 + ε 12 E 2 + ε 13 E3 D2 = ε 21 E1 + ε 22 E 2 + ε 23 E3 D3 = ε 31 E1 + ε 32 E 2 + ε 33 E31.1 张量的基本知识(4)即D1 ? ? ε 11 ε 12 ? ? ? ? D2 ? = ? ε 21 ε 22 ? D ? ?ε ? 3 ? ? 31 ε 32ε 13 ?? E1 ? ?? ? ε 23 ?? E 2 ? ?E ? ε 33 ? ?? 3 ?ε 11 ε 12 ε 13 方形表ε 21 ε 22 ε 23 就是一个二阶张量。

张量的知识点总结

张量的知识点总结

张量的知识点总结一、张量的定义张量最早由数学家黎曼引入,描述了一种可以沿任意方向变化的数学对象。

在现代数学和物理学中,张量通常被定义为一种可以描述不同维度物理量间关系的数学对象。

张量是一个多维数组,它包括0维标量、1维向量、2维矩阵等,可以描述不同级别的物理量。

二、张量的特点1. 多维性:张量可以描述多维物理量之间的关系,可以用来描述空间中的各种物理量。

2. 方向性:张量可以沿任意方向变化,可以用来描述各种不同方向的物理量。

3. 连续性:张量可以描述连续的物理量,如电磁场、应力场等连续性的物理量。

三、张量的运算1. 张量的加法和减法张量的加法和减法与普通向量和矩阵非常类似,只不过在多维情况下需要注意张量的维度和方向。

2. 张量的乘法张量的乘法包括外积和内积两种,外积用于描述不同张量的叉乘关系,内积用于描述相同张量的点乘关系。

3. 张量的导数和积分张量的导数和积分是描述张量微分和积分的运算,包括对张量的微分和积分操作。

四、张量的应用1. 物理学中的应用张量在物理学中有着广泛的应用,可以描述各种力学量、电磁场、应力场等物理量之间的关系,同时也可以描述空间对称性和不变性等物理性质。

2. 工程学中的应用在工程学中,张量广泛应用于材料力学、流体力学、弹性力学等领域,能够描述各种物理场和物理量之间的相互作用和变化。

3. 计算机科学中的应用张量在深度学习和神经网络领域有着广泛应用,能够描述各种数据结构和数据间的关系,同时也可以描述各种算法和计算模型之间的联系。

五、结语张量作为一种描述多维物理量之间关系的数学对象,在物理学、工程学和计算机科学领域有着非常重要的应用。

对张量的深入理解和运用,对于理解和描述空间中的各种物理量和数据结构是至关重要的。

希望通过本文的总结,能够帮助读者更好地理解张量的概念和运用,为相关领域的学习和研究提供一定的帮助。

张量是

张量是

(张量是n维空间,有r n个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则做线性变换。

r标为该张量的秩。

第零阶(0r)张量为标=量,第一阶(1=r)张量为向量,第二阶(2r)则为矩阵。

由于变换方式的不同,张量=分成协变张量(Covariant Tensor,指标在下者),逆变张量(Contra variant Tensor,指标在上者),混合张量(指标在上和指标在下两者都有)三类。

在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。

张量概念包括标量、向量和线性算子。

张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但是它定义为“不依赖于参照系选择的”。

注意“张量”一词通常是用作张量场的简写,而张量场是对流形的每一点给定一个张量值。

张量可以用分量的多维数组来表示,我们都生活在形形色色的空间中。

数学上所说的空间就是点的集合,如果我们给这个点集赋予特定的空间结构(引入不同的确定关系)。

但世界上不存在毫无任何空间结构的“裸空间”。

如果我们赋予空间以线性结构(可加性与数乘性),则这个空间就叫做线性空间。

一、线性空间只要在点集中定义了加法和数乘两种代数运算,则称之为赋予空间以线性结构,这样的点集(空间)就叫做数域P上的线性空间。

其中用于数乘的数域P是指包含0和1的数集,并且数集对加、减、乘、除(0不作除数)运算是封闭的。

此外,实数域R上的线性空间叫做实线性空间,复数域C上的线性空间叫做复线性空间。

二、广义向量空间线性空间的元素是空间点,任一元素都可以用一组有序的数(x1,x2,…)(或曰一组空间坐标)来表示。

如果我们把空间点的一组坐标看作一种广义的向量,则线性空间又可视为广义向量的集合,称之为广义向量空间。

换句话说,线性空间的元素是广义的向量。

广义向量的维数可以有限,也可以无限。

所以线性空间的维数可以是有限的,也可以是无限的。

如果一组向量线性无关,则其中任何一个向量都无法用其余向量线性表出。

张量

张量

张量(Tensor)是一个定义在的一些向量空间和一些对偶空间的笛卡儿积上的多线性函数,其坐标是|n|维空间内,有|n|个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。

r 称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。

在同构的意义下,第零阶张量(r = 0)为标量(Scalar),第一阶张量(r = 1)为向量(Vector),第二阶张量(r = 2)则成为矩阵(Matrix)。

例如,对于3维空间,r=1时的张量为此向量:(x,y,z)。

由于变换方式的不同,张量分成协变张量(Covariant Tensor,指标在下者)、逆变张量(Contravariant Tensor,指标在上者)、混合张量(指标在上和指标在下两者都有)三类。

在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。

张量概念包括标量、向量和线性算子。

张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。

张量在物理和工程学中很重要。

例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。

可能最重要的工程上的例子就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

虽然张量可以用分量的多维数组来表示,张量理论存在的意义在于进一步说明把一个数量称为张量的涵义,而不仅仅是说它需要一定数量的有指标索引的分量。

特别是,在坐标转换时,张量的分量值遵守一定的变换法则。

张量的抽象理论是线性代数分支,现在叫做多重线性代数。

背景知识“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入,但他把这个词用于指代现在称为模的对象。

该词的现代意义是沃尔德马尔·福格特在1899年开始使用的。

这个概念由格雷戈里奥·里奇-库尔巴斯特罗在1890年在《绝对微分几何》的标题下发展出来,随着1900年列维-奇维塔的经典文章《绝对微分》(意大利文,随后出版了其他译本)的出版而为许多数学家所知。

张量和数组

张量和数组

张量和数组
张量和数组都是数学和计算机科学领域中常见的数据结构,它们都能够存储和处理多维数据。

张量是一种向量、矩阵和更高维度的通用化概念,用于表示任意维度的数组。

在深度学习和人工智能方面,张量广泛应用于构建神经网络和进行图像、语音等数据的处理。

张量可以具有多种属性,比如形状、大小、维度、类型等。

例如,一个三维张量可以表示成一个三维坐标系,其中每个点就是张量的一个元素,我们可以通过索引来访问每个元素。

数组是一种数据结构,由有限数量的相同类型元素的集合组成,可以是一维的、二维的或者多维的。

数组广泛应用于计算机科学和工程中,例如在科学计算、数据统计、图像处理、数据库、编程语言等领域。

数组可以在内存中连续存储所有的元素,因此访问数组的速度比较快,这也是为什么它如此经常被使用。

虽然张量和数组的概念很相似,但两者有许多不同之处。

其中最重要的是:
1. 维度:数组通常是一维或者二维的,而张量可以有任意数量的维度。

张量的维度可以表示成一个列表,每个元素表示每个维度的尺寸。

2. 类型:数组元素的类型通常是固定的,比如整数、浮点数、字符等。

而张量可以有不同的数据类型,例如整数、浮点数、布尔类型等。

3. 操作:对于数组,我们通常使用一些基本的操作,比如访问元素、修改元素、添加元素、删除元素等。

对于张量,我们通常使用一些高级操作,比如张量乘法、张量加法、张量拼接、张量分解等。

总之,张量和数组是非常常见的数据结构,它们有许多相似之处,
但也有许多不同之处。

了解它们的特点和用途可以帮助我们更好地理解和应用它们。

张量的基本概念

张量的基本概念

张量的基本概念
嘿,咱来说说“张量”是啥玩意儿哈。

有一回我看一本很复杂的物理书,里面提到了张量。

我当时就懵了,这是啥神秘的东西呢?后来我专门去研究了一下。

张量呢,简单来说就是一种比普通数字和向量更复杂的东西。

就像你玩游戏,有普通的道具,还有那种很厉害很复杂的超级道具。

张量就有点像那个超级道具。

比如说,我们平时说的速度、力这些都是向量,只有大小和方向。

但是张量呢,它可以描述更多的信息。

我记得有一次,我看到一个工程师在计算桥梁的受力情况。

他就用到了张量,因为桥梁的受力很复杂,不是简单的一个方向的力就能说清楚的。

所以啊,张量就是一种很厉害的数学和物理工具,可以帮助我们描述更复杂的情况。

下次你看到那些很复杂的科学问题的时候,说不定就有张量在里面发挥作用呢。

张量理论与张量分析的应用

张量理论与张量分析的应用

计算方法:通过对张量的分量进行 变换和组合,可以计算出张量的对 称性。
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分类:根据对称性的不同,可以将 张量分为不同类型,如对称张量、 反对称张量等。
应用:张量的对称性分析在物理学、 工程学等领域有着广泛的应用,如 弹性力学、流体力学等。
定义:特征值是线性变换下的不变量,特 征向量是线性变换下的向量。
描述张量在环境科学中的具体应用场景 介绍张量在环境科学中的重要性和作用 分析张量在环境科学中的优势和局限性 探讨张量在环境科学中的未来发展方向
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张量分析在数据科学中的应用:利用张量分析的方法对多维数 据进行处理、分析和挖掘
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张量在数据降维中的应用:通过张量分解等方式降低数据的维 度,提高处理效率和可解释性
添加项标题
张量在数据分类和聚类中的应用:利用张量表示的数据结构对 数据进行分类和聚类,提高分类和聚类的准确性和稳定性
XX,a click to unlimited possibilities
汇报人:XX
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
张量是一个数学概 念,用于描述物理 现象中的多维数据
张量具有标量、向 量和矩阵等基本数 学对象的性质
张量可以表示物理 量在不同参考系下 究电磁场、电流 密度等物理量
振动分析:用于研 究结构的振动特性、 频率响应等
金融数据分析:利用张量进行多维数据分析,挖掘金融市场的潜在规律和趋势。 风险评估:利用张量模型评估金融市场的风险,为投资决策提供支持。 预测模型:利用张量构建时间序列预测模型,预测经济指标和金融市场的走势。 营销策略:利用张量分析消费者的购买行为和偏好,制定更精准的营销策略。

线性代数中的张量和张量积运算

线性代数中的张量和张量积运算

线性代数中的张量和张量积运算在数学领域中,张量是一种重要的数学概念。

在现代物理学和工程学中,张量在解决很多实际问题中发挥了重要的作用。

在线性代数中,张量是一种多重线性映射。

换言之,张量是一种将向量和矩阵进行对应和运算的数学对象。

Tensor(张量)由三个成分组成:rank, shape和dimension。

其中,rank是指张量的级别,shape是指张量在每一个维度的大小,dimension则是指张量的维度数。

例如,三维张量(物理学中的张量)是指可以表示为三个组件的矢量的一个数据结构,每个组件都是一个标量(或者是一个向量)。

在线性代数中,张量在很多领域中得到广泛的应用,如机器学习、深度学习、计算机图形学、物理学、工程等。

因此,理解和掌握张量的相关概念和运算在学习和应用这些领域时都是必不可少的。

张量的基本运算张量的基本运算包括加法和乘法。

在TensorFlow和PyTorch中,张量的加法和乘法都是基于对应位置进行的。

例1:对于两个rank为1的张量,它们的加法如下所示:```import tensorflow as tfx = tf.constant([1, 2, 3])y = tf.constant([4, 5, 6])z = tf.add(x, y)print(z)```输出:[5 7 9]例2:对于两个rank为2的张量,它们的加法如下所示:```import tensorflow as tfx = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])y = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])z = tf.add(x, y)print(z)```输出:[[ 6 8][10 12]]张量乘法有两种类型的张量乘法:点积(inner product)和张量积(outer product)。

点积可以适用于不同纬度的张量,而张量积则是特别针对于二维矩阵的乘法。

在这里,我们只关注张量积。

张量

张量

一、概论1.标量:最简单的物理量,是常量,是一个实数,例如:距离、时间、温度等2.矢量:有方向的,需要用空间坐标系中的三个分量来表示的物理量,如位移、速度、力等;3.张量:最复杂的物理量,需要用空间坐标系中的三个矢量,也即九个分量才能完整地表示出来。

例如:应力状态、应变状态等。

张量是矢量的推广,与矢量相类似,可以定义由若干个当坐标系改变时满足转换关系的分量所组成的集合为张量。

这表明张量的分量之间存在一定的函数关系,这些函数值与坐标选取无关。

即张量的不变量性质。

张量所带的下角标的数目称为张量的阶数。

标量为零阶张量,矢量为一阶张量,用矩阵表示的(张量)为二阶张量,三阶张量用图形无法表示出来。

二、张量1:张量(tensor)的理论来源。

亚瑟·凯莱( Arthur Cayley)着力研究的不变量理论( invariant theory)导致了矩阵理论的建立, 引进了现代意义上的行列式的代数表达, 这成为射影几何的重要工具。

凯莱的不变量理论产生于19世纪前半叶的英国着重对代数及代数在几何方面的应用研究这样的背景下。

矩阵理论对线性变换的研究引进了向量的代数定义, 而这是张量概念的先导。

另一方面, 格奥尔格·弗雷德里希·波恩哈德·黎曼( Georg Friedrich Bernhard Riemann)提出的n维流形的概念, 这在客观上提出了深入研究代数形式的课题。

黎曼的几何思想在拓展几何学的同时,提高了代数在表达几何对象方面的抽象程度。

黎曼之后, 在克里斯托弗、里奇和列维-契维塔等人的努力下, 形成了张量分析这样的数学方法, 黎曼几何学也因此而建立起来了。

2:张量的定义、性质与应用价值从代数角度讲,它是向量的推广。

我们知道,向量可以看成一维的“表格”(即分量按照顺序排成一排),矩阵是二维的“表格”(分量按照纵横位置排列),那么n阶张量就是所谓的n维的“表格”。

张量的严格定义是利用线性映射来描述的。

张量的基本概念(我觉得说的比较好,关键是通俗)

张量的基本概念(我觉得说的比较好,关键是通俗)

简单的说:张量概念是矢量概念和矩阵概念的推广,标量是零阶张量,矢量是一阶张量,矩阵(方阵)是二阶张量,而三阶张量则比如立体矩阵,更高阶的张量用图形无法表达.之马矢奏春创作向量是在一个线性空间中定义的量,当这个线性空间的基变换时,向量的分量也跟着变换.而一个线性空间有一个陪伴的对偶空间. 张量是一个同时定义在几个线性空间的量,这几个线性空间的基可同时变换,或者只是只变换几个,此时,张量的分量也跟着变换.我们一般见到的张量是同时定义在几个线性空间及其对偶空间里的量,在实际的符号表达中,就表示为同时有几个上指标和下指标,也即线性空间及其对偶空间.张量其实是一种线性代数,即多重线性代数,从字面上理解,也正好是上面提到的“定义在多个线性空间的量”.在流形中,一点的切空间正好同构于一个欧氏空间,也即,与一个欧氏空间的性质一样.而这个欧氏空间有一个陪伴的对偶空间,所以可以定义张量.要对流形上张量作微分运算,必须比较流形上相距很近两点的张量的差,这就引出了联络的概念,而联络的概念的引出,需要这两个不合的点的欧氏空间是同构的.进而成长了张量阐发.现代数学是建立在代数与拓扑根本上的,很多概念假如代数程度不成,是很难理解的.比方泛函阐发、纤维从理论等.代数方面的常识,最好能掌握抽象代数的概念,进而掌握交流代数的常识.其实,线性代数是很多现代数学概念的根本,而线性代数的核心就是空间的概念.而现在,我们国内工科学的线性代数只是讲一讲矩阵、矩阵运算、特色值、特色向量、二次形等等.线性代数的精髓概念底子涉及不到.这也就造成了很多同学理解现代数学中很多概念的艰难.现代数学的一个很是主要的方法论就是公理化的方法.这是希尔伯特在其《几何根本》中最先明确提出的,这本书当初得到了彭加莱的很高的评价.公理化思惟的威力我当初是在进修《实变函数论》这门课时深入体会到的.武熙鸿师长教师的《黎曼几何初步》中,则是处处渗透着公理化的思惟,读来颇有味道.应该这样说,是低阶张量被我们找到了可以比较的物理意义,但张量本身其实不需要具有几何比较其实,张量是有很强的几何布景的,不管是低阶的,照样高阶的.这主假如因为现代张量的定义是建立在线性空间概念的根本上的.而线性空间恰是从一、二、三维空间中抽现出来的.只要掌控住“多个线性空间及其对偶空间”这个关头就行了.而物理学家对于张量的定义是从坐标变换的角度定义的,这恰是当初Ricci定义的方法.这种定义在现代数学中推广起来比较艰难.所以把它定义成了多重线性映射.我的同伙有的是弄弹性理论和流体的,但他们对张量的理解也很纷乱,所以有时也向他们说明这个器械.但似乎说明来说明去,他们照样不太明确.可能与他们是弄计算的有关,对这些纯理论的东东没有一个很系统的进修与理解,并且理解那么深也没用.不过,他们弄得计算的东东倒是一门很深的东东,我理解起来挺艰难的.有时与他们神侃,很是佩服他们的计算机程度,不只对数值计算有极深的成就,对一个程序若何编译成汇编代码,如安在CPU中实行,操纵系统若何对内存处理,那些程序又如安在内存中调解,归正听得多了,我也能侃了.赫赫.尤其他们用java编写的程序,速度与用fortaun 编写的速度差不久不多,太佩服他们了.本来想用弹性理论中的应力张量作一番说明的.但手头没有弹性理论的书,并且对于应力如安在一个弹性体中给出的,也不太清楚.所以就此作罢了.但要清楚地一点是,数学中定义的空间,与实际的物理空间,比方定义在一个弹性体上的应力地点的空间,是两码事清.线性代数被捕,想想照样当时其实不克不及理解N维空间.三维空间好理解,想象不出N维空间是个什么玩艺儿.其实程序中经经常应用数组,一维、二维、三维用惯了,多维照用就是了,底子不必想象它是平的照样方的.张量就相当那个N维数组.我也是数学长进修轻松.但我对四维空间比来有了新的几何理解.我认为三维物体,包含所有星体和粒子,都以光速辐射出自身质量,就象把自身的拷贝以光速传送出去一样,产生引力场空间.物质的全部能量以光速辐射后,对周围物体不产生任何传染感动,因为匀速运动的空间或能量是对物质不产生任何传染感动的.这样就消掉一个光速分散的似乎与我们无关的辐射空间,即所谓的虚空间,或第四维空间.假如物质还以2倍光速辐射能量和物质,则有第5维空间.依次类推.实空间的真空和物体,都要加速紧缩,以弥补辐射损掉落,从而产生了引力.总之,静止和加速运动的物体和能量,用三维空间的数学来暗示;匀速运动的物体和能量,主假如光速空间,用n+3维来暗示.不知我的理解是否有道理,请高人指教.现在,一看到与相对论物理有关的东东,就感应心烦气躁,细想,一是天资痴顽,二是功力太差.不是我这种人能理解的了得,不然,非得走火入魔.关于维数,我一贯想用通俗的措辞说明清楚,一是因为给他人通俗的说明一遍,更能加深本身的理解,做一些总结,对于一个概念,假如能以通俗的措辞讲,就标明对它的理解已达到必定的境界了;二是因为有些弄力学的同伙问到我关于维数的问题,但他们又不需要做很深的理论数学的进修,只需要应用数学即可.但是,说明来说明去,照样说明不清楚.前两天,与一位弄音乐的同伙交流,他讲的浅近的器械照样能理解的了得,但是,更深入的,就到云里了.所以,是不是对于一门学科,假如没有很深的根本做支撑,弄明确个中的一些概念,照样挺吃力的.并且,弄明确,往往是出于好奇心,并没有太大的用处.所以,现在照样很抵触.但,照样经常写一些小散记,以记下对一些底子概念的理解.其实,维数的概念应该最早出现在几何中(猜得),而在拓扑学中表现的比较严谨和直不雅.历史上,数学家造出了一个一一映射,能把一维线段内部映为一个正方形里面,难道这说明直线与正方形同维吗?后来才创造,这个一一映射,应该加上中断这个限制词,才干保持维数的不变,这恰是同胚的概念.这种概念对于我们来说是很直不雅的.后来进修代数几何,它是用“环”、“模”、“群”这些代数器械来研究几何问题.成果,在里面,维数的定义一会儿消掉了4种,个中,最经常应用的一种定义是应用一种特殊的“环”定义的.这下子可真摸不着头脑了,后来时间长了,才慢慢揣摩出它们的好处了.那就是,这些概念与定义,更适合与其他分支的交叉,而不是只具备很少现代数学根本的人所能理解的.而上面提到的n维空间的概念,在几何中是应用公理化的方法定义的.也是经由一段时间的揣摩,才感应到这种定义方法的优越性的.而要用通俗的措辞说明,现在确实很是的难.。

张量分析

张量分析

引言张量是一个数学概念。

我们知道,可以由一个实数值完全确定的物理量(如长度、温度、密度等)称为标量;可以用一个实数值(模值)和空间一定方向来表征的物理量(如力、速度、加速度等)称为矢量。

有许多物理量既不是标量,也不是矢量,它们具有更复杂的性质,需要用更复杂的数学实体—张量来描述。

例如,连续体内一点的应力状态和一点的应变状态需要更分别用应力张量σ和应变张量∈来描述,xx xy xz yx yyyz zx yxzz σττστστττσ⎧⎫⎪⎪=⎨⎬⎪⎪⎩⎭ 112211221122xxxy xz yxyyyz zx yx zz εγγγεγγγε⎧⎫⎪⎪⎪⎪⎪⎪∈=⎨⎬⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎭又如,质点对于某定点的转动惯量需要用惯性张量来描述⋅⋅⋅。

事实上,标量和矢量都是张量的特例,它们分别为零阶张量和一阶张量。

这是两种最简单的张量。

在处理物理学和力学问题中,张量理论是一种有效的数学工具。

它有许多突出的优点,例如:(1)张量方程的一个重要特性是与坐标系的选择无关。

这一特性使它能够很好地反映物理定律和各物理量之间的关系。

张量方程对于任何坐标系都具有统一的形式,因此,当坐标系不确定时,照样可以将物理现象用数学方程表达出来。

(2)张量方程的上述特性使我们能够从某种特殊坐标系中建立起适用于一切坐标系的方程。

(3)属于某阶张量的某种物理量所具有的张量特性,对于所有这类张量(不管它们表达何种物理现象)来说,必定也都具有这些特性。

(例如应力张量是二阶对称张量,倘若我们掌握了应力的张量特性,便可以断定所有二阶对称张量,如应变张量、惯性张量以及平板曲率张量等,也都具有这些特性。

) (4)张量表述和张量算法具有十分清晰、简捷的特点。

张量理论是数学中的一个分支。

张量的普遍概念是十九世纪中叶对连续介质力学有了深入研究之后建立起来的。

(在法文中,张量tension 一词具有“应力”的意思;也就是说,张量是像应力那样具有某些特定性质的量。

张量概念及其基本运算ppt课件

张量概念及其基本运算ppt课件
11
则:
a1b1 a1b2 a1b3
aibj a2b1
a2b2
a2b3
a3b1 a3b2 a3b3
◆ 张量乘法不服从交换律,但张量乘法服从分配
律和结合律。例如:
(aij bij )ck aijck bijck ; 或 (aijbk )cm aij (bkcm )
12
C、张量函数的求导:
◆ 在一定单位制下,只需指明其大小即足以被说明 的物理量,统称为标量。例如温度、质量、功等。
◆ 在一定单位制下,除指明其大小还应指出其方向 的物理量,称为矢量。例如速度、加速度等。
◆ 绝对标量只需一个量就可确定,而绝对矢量则需 三个分量来确定。
1
◆ 若我们以r表示维度,以n表示幂次,则关于三维 空间,描述一切物理恒量的分量数目可统一地表
(4) aij ij a1111 a22 22 a33 33 aii
(5) ai ij a11 j a2 2 j a3 3 j a j (即a1,或a2 ,或a3 )
(6) ijl j li ijl j ijl j ( ij ij )l j
9
4.张量的基本运算
A、张量的加减:
i1 j1
1111 1212 1313
21 21 22 22 23 23
31 31 32 32 33 33 6
★ 关于求和标号,即哑标有: ◆ 求和标号可任意变换字母表示。 ◆ 求和约定只适用于字母标号,不适用于数字标号。 ◆ 在运算中,括号内的求和标号应在进行其它运算前
◆ 一个张量是坐标函数,则该张量的每个分量都
是坐标参数xi的函数。
◆ 张量导数就是把张量的每个分量都对坐标参数
求导数。
◆ 对张量的坐标参数求导数时,采用在张量下标 符号前上方加“ ′”的方式来表示。例如 ,Ai j 就表示对一阶张量 A的i 每一个分量对坐标参数

《张量基础知识》课件

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总结词
提供数学工具
详细描述
弹性力学中的张量提供了丰富的数学工具,用于描述和 计算弹性材料的应力和变形,如弹性波传播、材料稳定 性等。
04
张量在机器学习中的应用
深度学习中的张量
深度学习中的张量用于表示多维 数据,如图像、语音和文本等。
张量可以高效地存储和计算大规 模数据,支持自动微分和反向传 播算法,使得深度学习模型能够
总结词
描述微观粒子的自旋和角动量
详细描述
量子力学中的张量也用于描述微观粒子的自旋和角动量等 性质,这些性质在量子力学中非常重要,是理解微观粒子 行为的关键。
总结词
提供数学工具
详细描述
量子力学中的张量提供了丰富的数学工具,用于描述和计 算微观粒子的状态和相互作用,如量子纠缠、量子门操作 等。
弹性力学中的张量
张量的分类
根据不同的分类标准,可以将张量分为多种类型。
根据张量的阶数,可以分为零阶张量(即标量)、一阶张量(即向量)、二阶张量(即矩阵)等。根据张量的变数个数,可 以分为纯量张量、二阶张量、三阶张量等。根据张量的对称性,可以分为对称张量、反对称张量、正交张量等。根据张量的 具体应用领域,可以分为物理张量、工程张量、医学张量等。
总结词
提供数学工具
详细描述
广义相对论中的张量提供了丰富的数学工具,用于描述 和计算引力场中的物理现象,如光线传播、星体运动等 。
量子力学中的张量
总结词
描述微观粒子的状态和相互作用
详细描述
在量子力学中,张量被用来描述微观粒子的状态和相互作 用,如狄拉克符号中的矩阵和向量等。这些张量提供了描 述微观粒子波函数的数学工具。
快速训练和优化。
张量在深度学习中还用于实现各 种复杂的神经网络结构,如卷积 神经网络、循环神经网络和注意

《张量及应用》课件

《张量及应用》课件
和模式,提高模型的性能和计算效率。
信号处理中的张量
要点一
总结词
处理多维信号和多媒体数据
要点二
详细描述
在信号处理中,张量用于表示和处理多维信号,如音频、 图像和视频数据。通过张量分解和变换,可以实现信号的 降噪、压缩和特征提取,广泛应用于多媒体处理和通信领 域。
04
张量在数学领域的应用
微分几何中的张量
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THANKS
张量的性质
总结词
张量具有标量、矢量和矩阵的性质
详细描述
张量具有标量、矢量和矩阵的性质。标量是只有大小没有方向的量,而矢量既有大小又有方向。矩阵 则表示二维或三维空间中各元素之间的关系。张量的性质还包括对称性、反对称性ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ正定性等。
张量的运算
总结词
张量的运算包括点乘、叉乘、缩并和求导等
详细描述
张量的运算包括点乘、叉乘、缩并和求导等。点乘和叉乘是两种重要的向量运算,分别用于计算两个向量的内积 和外积。缩并运算则是将多个相同类型的张量进行组合,以形成更高阶的张量。求导运算则是用于计算张量函数 的导数,以便分析其变化规律。
03
张量在工程领域的应用
计算机图形学中的张量
总结词
实现高效渲染和逼真效果
详细描述
在计算机图形学中,张量被用于描述 三维物体的几何形状和属性,如位置 、方向和速度。通过张量运算,可以 实现高效的光线追踪和渲染算法,创 造出逼真的视觉效果。
机器学习中的张量
总结词
提高模型性能和计算效率
详细描述
机器学习中,张量被用作高维数据的数学工 具,如图像、文本和时间序列数据。通过张 量分解和优化算法,可以提取数据中的特征
自然语言处理
利用张量处理大规模文本数据,实现文本分类、情感 分析等任务。

张量变换律

张量变换律

张量变换律张量是一种向量、矩阵等对象的扩展,它在物理学、数学和工程领域中扮演着重要的角色。

张量有着独特的性质,其中之一就是其变换规律是固定的,这就是张量变换律。

本篇文章将详细阐述张量变换律的定义、规律以及使用方法。

一、张量变换律的定义张量变换律是指在坐标系变换下,张量分量的变换规律固定不变的规律。

具体而言,假设在基变换下,张量的分量表示为$T^{a_1a_2...a_p}_{b_1b_2...b_q}$,在新的坐标系下,我们将张量表示为 $T^{'a_1a_2...a_p}_{b_1b_2...b_q}$。

根据张量变换律,两者之间有以下的关系:$$T^{'a_1a_2...a_p}_{b_1b_2...b_q}=\frac{\partial{x^{'}}^{a_1}}{\partial x^{c_1}}\frac{\partial{x^{'}}^{a_2}}{\partial x^{c_2}}...\frac{\partial{x^{'}}^{a_p}}{\partial x^{c_p}}\frac{\partialx^{d_1}}{\partial {x^{'}}^{b_1}}\frac{\partialx^{d_2}}{\partial {x^{'}}^{b_2}}...\frac{\partialx^{d_q}}{\partial{x^{'}}^{b_q}}T^{c_1c_2...c_p}_{d_1d_2...d_q}$$其中 $\frac{\partial {x^{'}}^{a_i}}{\partialx^{c_i}}$ 表示基向量的变换系数,$\frac{\partialx^{d_j}}{\partial {x^{'}}^{b_j}}$ 表示逆变换的系数。

二、张量变换律的规律从上述公式中,我们可以看出张量变换律有以下几个规律:1. 张量的分量是一个张量,具有不变性。

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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

张量

张量

(4)哑标可以局部地成对替换。自由指标必须整体换名, (4)哑标可以局部地成对替换。自由指标必须整体换名,即把 哑标可以局部地成对替换 表达式中出现的同名自由指标全部改为同一个新名字, 表达式中出现的同名自由指标全部改为同一个新名字,而不会 影响它的含义。 影响它的含义。
3.求导数的简记方法 将求导符号简记为
eijk ekqr 0 δ iq δ ir δ iq δ ir = 0 δ jq δ jr = = δ iqδ jr − δ irδ jq (非和) 非和) δ jq δ jr 1 0 0
eijkeijk = 6
(1)矢量的叉积
v e1 r v v c = a × b = a1 b1
r r r v a = ai ei , b = b j e j
应力张量根据切应力互等定理,为对称张量。 应力张量根据切应力互等定理,为对称张量。 当坐标系变化时,应力分量也发生变化, 当坐标系变化时,应力分量也发生变化,当坐 标系转动到某些位置时,应力分量中切应力为零, 标系转动到某些位置时,应力分量中切应力为零, 仅有正应力不为零,这些正应力称为主应力。 仅有正应力不为零,这些正应力称为主应力。这时 坐标系所指方向为主方向。从变换的角度来说, 坐标系所指方向为主方向。从变换的角度来说,主 应力是应力矩阵的特征值, 应力是应力矩阵的特征值,主方向是特征向量的方 。(可参看 可参看Mathcad.) 向。(可参看 ) 平面应力状态的主应力和主方向可按照材料 力学的方法求得,空间应力状态可按照线性代 数的方法。
2. 指标符号 记为x 把 x, y , z 轴,记为 1, x2, x3, 矢量的三个坐标通常可 各轴的基矢量记为e 简记为 xi(i=1,2,3),各轴的基矢量记为 1,e2,e3,可简 , , ) 各轴的基矢量记为 可简 记为e 在此坐标系中的矢量v的分量记为 的分量记为v 记为 i, 在此坐标系中的矢量 的分量记为 1, v2, v3, 可简 记为v 应力分量记为可简记为σ 记为 i, 应力分量记为可简记为 ij 。 3. Einstein 求和约定 力 f 在位移 上做功 在位移s上做功 3 r r w = f ⋅ s = f1s1 + f 2 s2 + f 3s3 = ∑ f i si 最后一个等式在符号∑ 有两个同样的指标i。 最后一个等式在符号∑ 下fi si有两个同样的指标 约定凡在一项中有一对相同的指标, 约定凡在一项中有一对相同的指标,就认为是对这一 指标全程求和,求和符号略去不写: 指标全程求和,求和符号略去不写:

张量和矢量点乘

张量和矢量点乘

张量和矢量点乘
张量是一种多维数组,可以用于表示多元函数,其在数学、物理等领域有广泛应用。

矢量点乘,又称向量点乘,是矢量空间中两个向量的一种运算。

在数学和物理学中,矢量点乘(又称数量积或内积)是两个矢量的模(长度)乘以它们的夹角的余弦值。

矢量点乘的结果是一个标量(数量),而不是一个向量。

具体来说,设两个矢量A和B,它们的点乘运算可以表示为:
A ·
B = |A| * |B| * cos(θ)
其中,|A| 和|B| 分别表示矢量A和B的模(长度),θ表示矢量A 和B之间的夹角。

cos(θ)是它们的夹角的余弦值。

在实际应用中,矢量点乘广泛应用于物理、工程、计算机图形学等领域。

例如,在物理学中,矢量点乘可以用于计算两个矢量的合力、速度、加速度等;在计算机图形学中,矢量点乘可以用于计算光线与物体的交点、法向量与光照方向的点乘等。

需要注意的是,在不同的学科和领域中,矢量点乘的定义和符号可能略有不同。

例如,在有些学科中,矢量点乘也称为“数量积”,而在有些学科中,矢量点乘则称为“内积”!。

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s = ∑ ∑ a ij x i x j = a ij x i x j
i =1 j =1 3 3
i ——哑指标 哑指标
s = a i bi x i
Ai = a i bi
s = { x }T [a ]{ x }
s = a11 x1 x1 + a12 x1 x 2 + a13 x1 x 3 + a 21 x 2 x1 + a 22 x 2 x 2 + a 23 x 2 x 3 + a 31 x 3 x1 + a 32 x 3 x 2 + a 33 x 3 x 3
Tij = a ik b jk
i —— 自由指标 [δ ]{ X } + {∆ } = 0
i , j , k = 1,2,3
[T ] = [a ][b]
T
T11 = a11b11 + a12 b12 + a13 b13 T12 = a11b21 + a12 b22 + a13 b23 T13 = a11b31 + a12 b32 + a13 b33 ……………………………
——直角坐标系 直角坐标系
∂Tkl ∂T ik ⊗ il ⊗ im ⊗ in = ∂H ∂H mn
力学方程的张量表示
1)几何方程 )
ε xx ε yy
∂u = , ∂x ∂v = , ∂y
ε xy
1 ∂u ∂v = + , 2 ∂y ∂x
1 ∂v ∂w ε yz = + , 2 ∂z ∂y 1 ∂w ∂u ε zx = + , 2 ∂x ∂z
φ =T :S
φ = Tkl S kl φ = Tkl S lk
φ = tr([T ][ S ]T )
φ =T ⋅⋅S
φ = tr([T ][ S ])
张量导数
φ = φ (Tkl )
∂φ ∂φ ik ⊗ il = ∂T ∂Tkl ∂T ∂Tkl ik ⊗ il = ∂φ ∂φ
∂φ ∂φ dφ = dTkl = : dT ∂Tkl ∂T
2
∂w ε zz = , ∂z
ε ij = 1 ( ui , j + u j ,i )
2)物理方程 )
ε xx
1 σ − µσ = 2G xx E kk
1 1 ε xx = [σ xx − µ (σ yy + σ zz )] = [(1 + µ )σ xx − 3 µσ m ] E E 1 1 ε yy = [σ yy − µ (σ zz + σ xx )] = [(1 + µ )σ yy − 3 µσ m ] E E 1 1 ε zz = [σ zz − µ (σ xx + σ yy )] = [(1 + µ )σ zz − 3 µσ m ] E E 1 1 1 ε xy = σ xy ε yz = σ yz ε zx = σ zx 2G 2G 2G
U = T ⊗ c = Tkl cn i k ⊗ i l ⊗ i n = U kln i k ⊗ i l ⊗ i n
应力: 应力:σ = σ kl i k ⊗ i l k:应力作用平面的方位;l :应力的方向。 :应力作用平面的方位; 应力的方向。
T = Tkl i k ⊗ i l
—— 二阶张量
向量可看成一阶张量, 向量可看成一阶张量, 二阶张量的分量可用矩阵表示
σ ij ,i + f j = 0
σ m = 1 σ kk 平均应力: 平均应力: 3
1 应力偏量: 应力偏量: sij = σ ij − 3 σ kk δ ij
skk = 0
∂sij ∂σ ij 1 ∂σ nn 1 δ ij = δ ik δ jl − δ kl δ ij = − ∂σ kl ∂σ kl 3 ∂σ kl 3 ∂ ( sij sij ) ∂sij 1 = 2 sij = 2 sij (δ ik δ jl − δ kl δ ij ) 3 ∂σ kl ∂σ kl
i1 × i 2 = i 3
i i × i j = e ijk i k
指标记号的变换 (a) 代换
a i = U im bm p = a i bi bm = Vmn c n a i = U imVmn c n q = ci d i
bi = Vim cm {b} = [V ]{c } pq = a i bi c i d i
Kronecker δ 定义: 定义:
δ 11 = δ 22 = δ 33 = 1
δ ijT jm = Tim
1 当k = l δ kl = 0 当 k ≠ l
[I ]
δ kk = 3
δ kk = tr( I ) = 3
3 2 1
δ imδ mj δ jn = δ in
置换符号
e ijk 1 偶置换 e123 = e231 = e 312 = − 1 奇置换 e132 = e 321 = e 213 0 不构成 e = e = e 122 323 111 i 3 × i 2 = −i1
σ m:平均应力, ε m:平均应变。 平均应力, 平均应变。 1 µ σ ij − σ kk δ ij ε ij =
2G E
J = 1 sij sij 2
= 2( skl − 1 sii δ kl ) = 2 skl 3
作业
在三维空间求下列各式 (1) δ kk , ( 2) δ ijδ ij ( 3) δ ijδ ik δ jk 导出用应力表示的 J 的表达式 由广义胡克定律导出下列张量表达式 sij = f (e ij ) σ m = g (ε m ) sij:应力偏量,eij:应变偏量。 应力偏量, 应变偏量。
a m = uk Tkm
T ⋅ S = TS = Tkl i k ⊗ i l ⋅ S mn i m ⊗ i n = Tkl S ln i k ⊗ i n
T ⋅ T −1 = T −1 ⋅ T = I
S = S kl i k ⊗ i l
S T = S lk i k ⊗ i l
T : S = Tkl S mn (i k ⋅ i m )(i l ⋅ i n ) = Tkl S kl T ⋅ ⋅S = Tkl S mn (i l ⋅ i m )(i k ⋅ i n ) = Tkl S lk
张量符合法
φ = u ⋅v
T = u ⊗v w = T ⋅u
W = T ⋅S
张量分量法
φ = uk v k
Tkl = uk v l w k = Tkl ul W kl = Tkm S ml
矩阵记法
φ = { u} { v }
T
[T ] = {u}{v }
T
{ w } = [T ]{u}
[W ] = [T ][ S ]
δ 11 X 1 + δ 12 X 2 + δ 13 X 3 + ∆ 1 = 0 力法正则方程: 力法正则方程: δ 21 X 1 + δ 22 X 2 + δ 23 X 3 + ∆ 2 = 0 δ 31 X 1 + δ 32 X 2 + δ 33 X 3 + ∆ 3 = 0
自由指标
δ ij X j + ∆ i = 0
张量表达
i k ⋅ i l = δ kl a = ak i k b = bk i k
点积: 点积: = a ⋅ b = a k i k ⋅ bl i l = a k bl i k ⋅ i l = a k bl δ kl = a k bk D 叉积: 叉积: u = a × b = a k bl i k × i l = eklm a k bl i m 并矢: 并矢: T = a ⊗ b = a k bl i k ⊗ i l = Tkl i k ⊗ i l
T =T
T
Tij = T ji Tij = −T j −T T 反对称张量: 反对称张量:
[T ][T ]T = [ I ] 正交张量: 正交张量:
T
TT = T T = I
TimT jm = δ ij
Tmi Tmj = δ ij
a = u ⋅ T = uT = uk i k ⋅ Tlm i l ⊗ i m = uk Tkm i m
{a } = [U ]{b}
{a } = [U ][V ]{c }
(b) 乘法
pq = a i bi c j d j
(c) 因式分解 Tij n j − λni = 0
ni = δ ij n j (Tij − λδ ij )n j = 0
[T ]{n} − λ {n} = 0 ([T ] − λ[ I ]){n} = 0
矢量
a = a1 i 1 + a 2 i 2 + a 3 i 3 = a k i k b = b1i1 + b2 i 2 + b3 i 3 = bk i k
b c a
c =a+b
c = ( a1 + b1 )i1 + (a 2 + b2 )i 2 + (a 3 + b3 )i 3 = (a k + bk )i k c = ck i k c k = a k + bk
T11 T12 T13 T T22 T23 21 T31 T32 T33
T = Tk k ⋯k i k ⊗ i k ⊗ ⋯ ⊗ i k
1 2 n 1 2
n
—— n阶张量 阶张量
单位二阶张量: 单位二阶张量: I = δ kl i k ⊗ i l
[T ] = [T ]T 对称张量: 对称张量:
直角坐标下的 张量表示简介
指标记法
求和约定, 求和约定,哑指标
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