如何使用MATLAB作张量运算

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浅论如何使用MATLAB作张量运算

浅论如何使用MATLAB作张量运算

量可用“ 立体矩阵” 表示 , 更高阶的张量不能用 图形 表示 , 正因为如此 , 于张量的推演计算有时会很复 关 杂繁琐。利用 M T A A L B可以使 复杂繁琐 的推演计 算变得简单方便 。由于难 以见到相关的文献 , 在此
有对 象 ,ul对 张量 指 标 进 行 双 重 操 作 ,nem t da: et e. r
> > pe i (e sr ; ma l(wt t o) ) h n
张量 , no G 计算广义相 对论对象 , as r 坐 t s s R: e r tn o r f m: 标 变换 。
三、 创建 张置 对象
>>mal(T: ra ( 1 一1 , a i( [ pe =cet [ , ] m tx [ W, e r
四 、 并 缩
Zz x ) ; , 水 ] ))
> > mal(drci a— i ( , cod ’ pe ’i t n ldf fV,or ) ) e o
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对张量缩并的命令是 : >> ot c A,i, , cn at [li r ( 2 ] , 中 A是阶大于 1 )其 的张量 , i, ] [l i 表示一对 2
X0 ,Yz0 ,0 y , y ] ) ; ] [ ,,] [ ,2 x W ] )) y ' >> m pe =c a ( 1 ,et ( 1 m, al(U: r t [ ] vc r [ , ee o n ) ] ))
anS =
张量包使用了它 自 定义 的张量类型。张量用一 个表结构 进行 描述 : A L i e — hrcm t) T B E(n x ca,o p , d s C m t存 放 张 量 对 象 的 各 个 元 素 ; dx ca 表 示 o ps i e— h n r 个值为 1 一1 和 的序列 , 用来说 明张量的协变和 逆变 指标 。1表示 逆变 指标 , 一1表示 协变 指标 。例

MATLAB中的矩阵与向量运算

MATLAB中的矩阵与向量运算

之欧侯瑞魂创作4.1 数组运算和矩阵运算从外观形状和数据结构来看,二维数组和数学中的矩阵没有区别.但是,矩阵作为一种变换或映射算符的体现,矩阵运算有着明确而严格的数学规则.而数组运算是MATLAB软件所定义的规则,其目的是为了数据管理方面,操纵简单,指令形式自然和执行计算有效.所以,在使用MATLAB时,特别要明确搞清数组运算和矩阵运算的区别.表4.1.1列出了两种运算指令形式的实质内涵的异同.4.1.1 数组运算和矩阵运算指令形式和实质内涵数组运算矩阵运算指令含义指令含义A.'非共轭转置A'共轭转置A=s把标量s赋给数组A的每个元素s+B把标量s分别与数组B的每个元素相加sB, Bs标量s分别与数组B的元素之差s.*A标量s分别与数组A的元素之积s*A标量s分别与矩阵A的元素之积s./B, B.\s标量s分别被数组B的元素除s*inv(B)矩阵B的逆乘标量sA.^n数组A的每个元素的n次方A^nA为方阵时,矩阵A的n次方A+B数组对应元素的相加A+B矩阵相加AB数组对应元素的相减AB矩阵相减A.*B数组对应元素的相乘A*B内维相同矩阵的乘积A./BA的元素被B的对应元素除A/BA右除BB.\A一定与上相同B\AA左除B(一般与右除分歧)exp(A)以e为底,分别以A的元素为指数,求幂expm(A)A的矩阵指数函数log(A)对A的各元素求对数logm(A)A的矩阵对数函数sqrt(A)对A的积各元素求平方根sqrtm(A)A的矩阵平方函数从上面可以看到,数组运算的运算如:乘,除,乘方,转置,要加"点".所以,我们要特别注意在求"乘,除,乘方,三角和指数函数"时,两种运算有着根本的区别.另外,在执行数组与数组运算时,介入运算的数组必须同维,运算所得的结果数组也是总与原数组同维.4.2 数组的基本运算在MATLAB中,数组运算是针对多个数执行同样的计算而运用的.MATLAB以一种非常直观的方式来处理数组.4.2.1 点转置和共轭转置. ' ——点转置.非共轭转置,相当于conj(A').>> a=1:5;>> b=a. 'b =12345>> c=b. 'c =1 2 3 4 5这标明对行向量的两次转置运算便得到原来的行向量.' ——共轭转置.对向量进行转置运算并对每个元素取其共轭.如: >> d=a+i*ad =Columns 1 through 31.0000 + 1.0000i2.0000 + 2.0000i3.0000 + 3.0000i Columns 4 through 54.0000 + 4.0000i5.0000 + 5.0000i>> e=d'e =1.0000 1.0000i2.0000 2.0000i3.0000 3.0000i4.0000 4.0000i5.0000 5.0000i4.2.2 纯量 (标量) 和数组的四则运算纯量和数组之间可以进行简单数学运算.如:加,减,乘,除及其混合运行.>> g=[1 2 3 45 6 7 89 10 11 12]>> g=g2g =1 0 1 23 4 5 67 8 9 10>> 2*g1ans =3 1 1 35 7 9 1113 15 17 194.2.3 数组间的四则运算在MATLAB中,数组间进行四则运算时,介入运算的数组必须具有相同的维数,加,减,乘,除运算是按元素与元素的方式进行的.其中,数组间的加,减运算与矩阵的加,减运算要同,运算符为:"+","".但是,数组间的乘,除运算与矩阵间的乘,除运算完全分歧,运算符号也有不同,数组间的乘,除运算符为:".*","./"或".\".1. 数组按元素相加,减>> g=[1 2 3 45 6 7 89 10 11 12]>> h=[1 1 1 1; 2 2 2 2; 3 3 3 3] >> g+h % 按元素相加ans =2 3 4 57 8 9 1012 13 14 15>> ansh % 按元素相减ans =1 2 3 45 6 7 89 10 11 12>> 2*gh % 混合运算ans =1 3 5 78 10 12 1415 17 19 212. 按元素乘>> g.*hans =10 12 14 1627 30 33 363. 按元素除数组间的除法运算符有两个,即左除:"./"和右除:".\",它们之间的关系是:a./b=b.\a>> g./hans =1.00002.00003.00004.00002.50003.00004.1000 4.00003.0000 3.3333 3.66674.0000>> h.\gans =1.00002.00003.00004.00002.50003.00004.1000 4.00003.0000 3.3333 3.66674.00004.2.4 幂运算在MATLAB中,数组的幂运算的运算为:".^",暗示每一个元素进行幂运算.>> g.^2 % 数组g每个元素的平方ans =25 36 49 6481 100 121 144>> g.^(1) % 数组g的每个元素的倒数ans =1.0000 0.5000 0.3333 0.25000.2000 0.1667 0.1429 0.12500.1111 0.1000 0.0909 0.0833>> 2.^g % 以g的每个元素为指数对2进行乘方运算ans =2 4 8 1632 64 128 256512 1024 2048 4096>> g.^h % 以h的每个元素为指数对g中相应元素进行乘方运算ans =1 2 3 425 36 49 64729 1000 1331 1728>> g.^(h1)ans =1 1 1 15 6 7 881 100 121 1444.2.5 数组的指数,对数和开方运算在MATLAB中,所谓数组的运算实质是是数组内部每个元素的运算,因此,数组的指数,对数和开方运算与标量的运算规则完全是一样的,运算符函数分别为:exp( ),log( ),sqrt( )等.>> a=[1 3 4;2 6 5;3 2 4];>> c=exp(a)c =2.7183 20.0855 54.59827.3891 403.4288 148.413220.0855 7.3891 54.5982>>数组的对数,开方运算与数组的指数运算,其方式完全一样,这里不详述.4.3 向量运算对于一行或一列的矩阵,为向量,MATLAB有专门的函数来进行向量点积,叉积和混合积的运算.4.3.1 向量的点积运算在高等数学中,我们知道,两向量的点积指两个向量在其中一个向量方向上的投影的乘积,通经常使用来定义向量的长度.在MATLAB 中,向量的点积用函数"dot"来实现,其调用格式如下:C=dot(A,B) ——返回向量A与B的点积,结果存放于C中.C=dot(A,B, DIM) ——返回向量A与B在维数为DIM的点积,结果存放于C中.>> A=[2 4 5 3 1];>> B=[3 8 10 12 13];>> C=dot(A,B)C =137>> C=dot(A,B,4)C =6 32 50 36 134.3.2 向量的叉积运算在高等数学中,我们知道,两向量的叉积返回的是与两个向量组成的平面垂直的向量.在MATLAB中,向量的点积用函数"cross"来实现,其调用格式如下:C=cross(A,B) ——返回向量A与B的叉积,即:,结果存放于C中. C=cross(A,B, DIM) ——返回向量A与B在维数为DIM的叉积,结果存放于C中.>> A=[2 4 5];>> B=[3 8 10];>> C=cross(A,B)C =0 5 44.3.3 向量的混合运算>> D=dot(A, cross(B,C))D =41上例标明,首先进行的是向量B与C的叉积运算,然后再把叉积运算的结果与向量A进行点积运算.4.4 矩阵的基本运算如果说MATLAB的最大特点是强大的矩阵运算功能,此话毫不为过.事实上,MATLAB中所有的计算都是以矩阵为基本单元进行的.MATLAB对矩阵的运算功能最全面,也是最为强大的.矩阵在形式上与构造方面是等同于前面所述的数组的,当其数学意义却是完全分歧的.矩阵的基本运算包含矩阵的四则运算,矩阵与标时的运算,矩阵的幂运算,指数运算,对数运算,开方运算及以矩阵的逆运算,行列式运算等.4.4.1 矩阵的四则运算矩阵的四则运算与前面介绍的数组的四则运算基底细同.但也有一些不同.1. 矩阵的加减矩阵的加,减与数组的加,减是完全相同的,运算时要求两矩阵的大小完全相同.>> a=[1 2; 3 5; 2 6];>> b=[2 4; 1 8; 9 0];>> c=a+bc =3 64 1311 62. 矩阵的相乘对于矩阵的乘法,从线性代数中,我们知道,要求进行相乘的两矩阵有相同的公共维.如:>> a=[1 2; 3 5; 2 6];>> b=[2 4 1; 8 9 0];>> c=a*bc =18 22 146 57 352 62 2设A矩阵为一个阶的矩阵,则要求与之相乘的B矩阵必须是一个阶,得到矩阵是阶的.即,只有当第一个矩阵 (左矩阵) 的列数等于第二个矩阵 (右矩阵) 的行数时,两个矩阵的乘积才有意义.3. 矩阵的除法对于矩阵的除法有两个运算符号,分别为左除符号"\"和右除符号"/".矩阵的右除运算速度要慢一点,而左除运算可以防止奇异矩阵的影响.对于方程,若此方程为超定的方程,则使用除法可以自动找到使的平方最小化的解.若此方程为不定方程,则使用除法运算符至少求得的解至多有rank(A) (矩阵A的秩)个非零元素,而且求得的解是这种类型的解中范数最小的一个.>> a=[21 34 20; 5 78 20; 21 14 17; 34 31 38];>> b=[10 20 30 40]';>> x=b\ax =0.7667 1.1867 0.8767上面方程是超定方程.要注意的:结果矩阵x是列向量形式.如果, >> a=[21 34 20 5; 78 20 21 14; 17 34 31 38];>> b=[10 20 30]';>> x=b\ax =1.6286 1.2571 1.1071 1.0500上面的方程为不定方程.4. 矩阵与标量间的四则运算矩阵与标量的四则运算和数组与标量间的四则运算完全相同,即矩阵中的每个元素与标量进行加,减,乘,除四则运算.需要说明的是,当进行除法运算时,标量只能做除数.5. 矩阵的幂运算矩阵的幂运算与标量的幂运算分歧.用符号"^",它不是对矩阵的每个元素进行幂运算,而是与矩阵的某种分解有关.>> b=[21 34 20; 78 20 21; 17 34 31];>> c=b^2c =3433 2074 17543555 3766 26313536 23126. 矩阵的指数,对数运算与开方运算矩阵的指数运算,对数运算与开方运算与数组相应的运算是分歧的.它其实不是对矩阵中的单个元素的运算,而是对整个矩阵的运算.这些运算函数如下:expm, expm1, expm2, expm3 ——指数运算函数;logm ——对数运算函数;sqrtm ——开方运算函数.>> a=[1 3 4; 2 6 5; 3 2 4];>> c=expm(a)c =1.0e+004 *0.4668 0.7694 0.92000.7919 1.3065 1.56130.4807 0.7919 0.9475>> c=logm(a)c =0.5002 + 2.4406i 0.5960 0.6800i 0.7881 1.2493i 0.4148 + 0.4498i 1.4660 0.1253i 1.0108 0.2302i 0.5780 1.6143i 0.4148 + 0.4498i 1.0783 + 0.8263i >> c=sqrtm(a)c =0.6190 + 0.8121i 0.8128 0.2263i 1.1623 0.4157i0.3347 + 0.1497i 2.3022 0.0417i 1.1475 0.0766i1.0271 0.5372i 0.3347 + 0.1497i 1.6461 + 0.2750i 7. 矩阵的转置,逆运算与行列式运算矩阵的转置的运算符为"'".求逆用运算函数:inv( ).而用函数:det( )则可求的矩阵行列式的大小.>> a=[1 2 0; 2 5 1; 4 10 1];>> c=a'c =1 2 42 5 100 1 1>> b=inv(a)b =5 2 22 1 10 2 1>> d=det(a)d =14.5 矩阵的特殊运算矩阵的特殊运算包含矩阵特征值运算,条件数运算,奇异值运算,范数运算,秩运算,正交化运算,迹运算,伪逆运算等,这些运算,MATLAB都可以非常方便地给出.4.5.1 矩阵的特征值运算在线性代数中,计算矩阵的特征值过程相当复杂.而在MATLAB中,矩阵特征值运算只需用函数"eig( )"或"eigs( )"计算即可得到.其使用格式如下.E=eig(X) ——生成由矩阵X的特征值所组成的一个列向量; [V,D]=eig(X) ——生成两个矩阵V和D,其中V是以矩阵X的特征向量作为列向量组成的矩阵,D是由矩阵X的特征值作为主对角线元素构成的对角矩阵.eigs( )函数使用迭代法求解矩阵的特征值和特征向量.D=eigs(X) ——生成由矩阵X的特征值所组成的一个列向量.X 必定是方阵,最好是大型稀疏矩阵;[V,D]=eigs(X) ——生成两个矩阵V和D,其中V是以矩阵X的特征向量作为列向量组成的矩阵,D是由矩阵X的特征值作为主对角线元素构成的对角矩阵.>> a=[1 2 0; 2 5 1; 4 10 1];[b,c]=eig(a)b =0.2440 0.9107 0.44720.3333 0.3333 0.00000.9107 0.2440 0.8944c =3.7321 0 00 0.2679 00 0 1.00004.5.2 矩阵 (向量) 的范数运算为了反映了矩阵 (向量) 某些特性,线性代数中引入了范数的概念,它分为2范数,1范数,无穷范数和Frobenius范数等.在MATLAB 中,用函数norm( )或normest( ) 计算矩阵 (向量) 的范数.其使用格式如下.norm(X) ——计算矩阵 (向量) X的2范数;norm(X,2) ——同上;norm(X,1) ——计算矩阵 (向量) X的1范数;norm(X,inf) ——计算矩阵 (向量) X的无穷范数;norm(X,'fro') ——计算矩阵 (向量) X的Frobenius范数; normest(X) ——只计算矩阵 (向量) X的2范数;而且是2范数的估计值,适用于计算norm(X)比较费时的情况. >> X=hilb(4)X =1.0000 0.5000 0.3333 0.25000.5000 0.3333 0.2500 0.20000.3333 0.2500 0.2000 0.16670.2500 0.2000 0.1667 0.1429>> norm(4)ans =4>> norm(X)ans =1.5002>> norm(X,2)ans =1.5002>> norm(X,1)ans =2.0833>> norm(X,inf)ans =2.0833>> norm(X,'fro')ans =1.5097>> normest(X)ans =1.50024.5.3 矩阵的条件数运算矩阵的条件数是判断矩阵"病态"程度的一个量值,矩阵A的条件数越大,标明A越"病态",反之,标明A越"良态".如Hilbert矩阵就是一个有名的病态矩阵.cond(X) ——返回矩阵X的2范数的条件数;cond(X, P) ——返回矩阵X的P范数的条件数,其中P为1,2,inf或fro;rcond(X) ——用于计算矩阵条件数的倒数值,当矩阵X为"病态"时,rcond(X)就接近0,X为"良态"时,rcond(X)就接近1. condest(X) ——计算关于矩阵X的1范数的条件数的估计值. >> M=magic(3)M =8 1 63 5 74 9 2>> H=hilb(4)H =1.0000 0.5000 0.3333 0.2500 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000 0.3333 0.2500 0.2000 0.1667 0.2500 0.2000 0.1667 0.1429 >> c1=cond(M)c1 =4.3301>> c2=cond(M)c2 =4.3301>> c3=rcond(M)c3 =0.1875>> c4=condest(M)c4 =5.3333>> h1=cond(H)h1 =1.5514e+004>> h2=cond(H,inf)h2 =2.8375e+004>> h3=rcond(H)h3 =3.5242e005>> h4=condest(H)h4 =2.8375e+004从上计算可以看出,魔方矩阵比较"良态",而Hilbert矩阵是"病态"的.4.5.4 矩阵的秩秩是线性代数中的相当重要的概念之一,通常矩阵可以经过初等行列式或列变换,将其转化为行阶梯形矩阵,而行阶梯矩阵所包含非零行的行数是一个定的,这个确定的非零行的行数就是矩阵的秩.矩阵中的秩用函数rank( )来计算.>> T=rand(6)T =0.9501 0.4565 0.9218 0.4103 0.1389 0.01530.2311 0.0185 0.7382 0.8936 0.2028 0.74680.6068 0.8214 0.1763 0.0579 0.1987 0.44510.4860 0.4447 0.4057 0.3529 0.6038 0.93180.8913 0.6154 0.9355 0.8132 0.2722 0.46600.7621 0.7919 0.9169 0.0099 0.1988 0.4186>> r=rank(T)r =6由上计算可知,矩阵T为满秩矩阵. >> T1=[1 1 1; 2 2 3]T1 =1 1 12 2 3>> r=rank(T1)r =2由上计算可知,矩阵T1为行满秩矩阵.。

张量算法简明教程

张量算法简明教程

张量算法简明教程张量算法是一种基于张量的高阶线性代数和数学方法,其被广泛应用于计算机科学、机器学习、神经网络和人工智能等领域。

张量算法可以描述和处理诸如多维数组、多项式、图像、声音、文本等复杂的结构化数据,并且具有很高的灵活性和可扩展性。

张量的基础概念:在计算机科学和机器学习中,张量是一种多维数组或矩阵的表示方式。

与标量和向量不同,张量可以具有任意次数的维度,并且每个维度可以具有任意数量的元素。

例如,一个三维张量可以看作是一个 $m \times n \times p$ 的数组,其中 $m$ 表示第一维的大小,$n$ 表示第二维的大小,$p$ 表示第三维的大小。

张量中的每个元素可以看作是一个标量或数字,但通常情况下,这些元素表示的是更高维度的结构化信息。

例如,一个 $n \times n$ 的矩阵可以看作是一个二阶张量,其中每个元素表示两个向量之间的关系。

张量的表示:在张量表示中,每个维度通常用一些符号来表示,例如 $i,j,k$ 表示第一、二、三维。

在这些符号后面,可以使用方括号表示下标来访问张量中的元素,例如$A_{i,j}$ 表示一个二维张量中第 $i$ 行,第 $j$ 列的元素。

在Python中,张量可以使用多种数据结构来表示,例如numpy数组、PyTorch张量等等。

例如,在numpy中,可以使用以下方式创建一个 $3 \times 3 \times 3 $ 的三维张量:```pythonimport numpy as npx = np.random.rand(3,3,3)print(x)```张量运算:张量运算是处理张量的基础操作,可以用于创建新的张量、计算相似度和距离、转换维度等等。

以下是一些常见的张量运算:1. 张量加法:两个张量中对应元素相加得到的一个新张量。

3. 张量转置:将张量的某些维度交换得到的一个新张量。

4. 张量求逆:对于可逆的张量,可以求得其逆或伪逆。

5. 张量降维:将高维张量转换为二维矩阵或向量。

二阶张量的双点积计算matlab

二阶张量的双点积计算matlab

二阶张量的双点积计算在matlab中是一个重要且复杂的主题。

让我们简要回顾一下二阶张量和双点积的基本概念,然后逐步深入探讨如何在matlab中进行这一计算。

1. 二阶张量在数学和物理学中,张量是一个非常重要的概念。

二阶张量是指一个具有两个指标的张量,通常可表示为一个矩阵。

二阶张量在描述物质的性质、力学中的作用等方面有着广泛的应用。

2. 双点积双点积是指两个张量的相乘并对其中一个张量的指标求和。

在物理学和工程中,双点积的计算经常出现在力学模型、应变分析等领域。

深入探讨二阶张量的双点积计算,我们需要先了解在matlab中如何表示和计算二阶张量。

在matlab中,二阶张量可以使用矩阵来表示。

假设我们有两个二阶张量A和B,它们分别表示为:A = [a11 a12; a21 a22]B = [b11 b12; b21 b22]其中,a11、a12等表示张量A的元素。

那么,A和B的双点积可以表示为:C = A:B = a11*b11 + a12*b21 + a21*b12 + a22*b22在matlab中,我们可以使用循环和逐元素相乘的方式来实现双点积的计算。

但是,这种方法在处理大型张量时效率较低,因此我们需要探讨更高效的方法。

一种更高效的方法是使用matlab中的张量运算函数。

在matlab的Tensor Toolbox中,有专门用于张量运算的函数,包括对二阶张量的双点积计算。

通过调用这些函数,我们可以更高效地进行二阶张量的双点积计算。

总结而言,二阶张量的双点积计算是一个重要且复杂的主题。

在matlab中,我们可以通过使用张量表示和张量运算函数来高效地进行这一计算。

通过深入学习和实践,我们可以更好地理解和运用二阶张量的双点积计算。

个人观点和理解:二阶张量的双点积计算在matlab中虽然复杂,但通过深入学习和实践,我们可以更好地掌握这一技术,并将其应用于实际问题中。

掌握高效的计算方法,可以提高工作效率并解决复杂的工程和科学问题。

第2章 MATLAB基本操作

第2章   MATLAB基本操作

6. 逻辑操作符 功能: 功能:逻辑操作运算。 格式: 格式:A&B A|B ~A 注意逻辑操作有相应的M文件 文件: 注意逻辑操作有相应的 文件:A&B等效 等效 ),A|B等效于 等效于or(A,B), 于and(A,B), ( , ), 等效于 , , ~A等效为 等效为not(A)。 等效为 。
2.关系操作符 关系操作符 关系运算符包括: 关系运算符包括:< 、< = 、〉、> = 、= = 、 ~= 3.测试用的逻辑函数 测试用的逻辑函数 1)all函数测定矩阵中是否全为非零元素 2)any函数测试出矩阵中是否有非零值 3) find函数可找出矩阵中的非零元素及其下 标 4) exist函数在装入数据之前对数据文件作 检测
利用取整和求余函数,可得到整数或精确到小数点后的第 几位。例如: x1=10-round(20*rand(2,5)) %产生[-10 10]之间的随机数(取整) x1 = -4 4 -1 -4 7 -7 -2 0
2 −7
x2=10-round(2000*rand(2,5))/100 %产生[−10 10]之间的随机 数(精确到0.01) x2 = -8.0000 -2.9000 -3.2000 -6.4300 -6.3600 3.1600 4.2100 -0.6800 3.1800 -4.5400
5.函数 函数 内部函数、工具箱函数、自定义函数。 1)函数的嵌套 x=sqrt(log(z)) 函数的嵌套 2)多输入函数 theta=atan2(y,x) 多输入函数 3)多输出函数 [v,d] = eig(a) 多输出函数 [y,I] = max(x) 6.表达式 表达式 a=(1+sqrt(10))/2 b=abs(3+5i) c=sin(exp(-2.3))

MATLAB在“张量分析”课程教学中的应用

MATLAB在“张量分析”课程教学中的应用

MATLAB在“张量分析”课程教学中的应用作者:汪建军许才军来源:《科教导刊》2024年第01期摘要張量分析是一种重要的数学工具,它在相对论、电磁场论和连续介质力学等诸多学科都有着广泛的应用。

掌握这种数学工具,已成为从事相关科学研究的必备基础。

然而,张量分析中非欧几里得空间局部切标架的存在,增加了张量计算和分析的复杂性。

学生在学习“张量分析”课程时面临着抽象概念和复杂公式的理解上的困难。

本文提出利用MATLAB工具在绘图、脚本编程和符号推导等方面的强大功能,从旋度分析、坐标变换和定理辅助证明这三个方面,并结合MATLAB脚本代码,展示MATLAB工具辅助于该课程教学的重要作用。

教师借助该工具开展课程教学,将帮助学生有效提高对张量分析知识的理解。

学生掌握了该课程的基础知识后,便能进一步使用MATLAB的张量工具箱或Pytorch深度学习库进行张量运算操作。

关键词张量分析;坐标变换;定理辅助证明;MATLAB中图分类号:G424 文献标识码:A DOI:10.16400/ki.kjdk.2024.1.040Some Notes on the Application of the MATLAB Language to the Tensor Analysis CourseWANG Jianjun 1,2, XU Caijun1,2(1.The school of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan, Hubei430079;2. Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan,Hubei 430079)Abstract Tensor analysis is a crucial mathematical tool with broad applications in fields as diverse as relativity, electromagnetic field theory, fluid mechanics, continuum mechanics, and so on. Mastery of this technique has become an essential skill for individuals engaged in scientific research. However, the presence of varying local tangentialframes in non-Euclidean space adds more complexity to the tensor operation, compared to its operation in traditional Euclidean space,wherethe basis vectors are simple a nd uniform throughout space. This complexity blunts students’ intellect to deduce intractable formulae and comprehend abstract concepts when studying the course of tensor analysis. To address this challenge, here we highlight the use of the MATLAB as a tool to help students grasp the fundamentals of tensor analysis. We employ the rich functionalities of the powerful tool, including plotting figures, coding scripts, deriving symbols, and computing tensors.We demonstrate the role that the tool plays in teaching the course interms of curl operation,coordinate transformation and auxiliary proof of theorems with the addition of script codes. We believe that incorporating this tool into the course will sharpen students' comprehension on the course. It is also expected that they will be able to manipulate tensors proficiently using either the tensor toolbox in MATLAB orthe Pytorch deep learning library, based on clear thinking about tensor analysis.Keywords tensor analysis; coordinate transformation; auxiliary proofof theorems; MATLAB张量是一种能以非常简洁优美的形式表达现实世界中物理规律的数学量。

matlab声发射矩张量

matlab声发射矩张量
在当今的工程领域,声发射技术已成为无损检测和结构健康监测的重要手段。

其中,声发射矩张量分析,作为声发射技术中的高级应用,尤其引人关注。

Matlab,作为一款强大的数学计算软件,为声发射矩张量的计算和分析提供了强大的支持。

声发射矩张量,简单来说,就是描述声发射信号在空间中分布特性的矩阵。

通过对这个矩阵的分析,我们可以获取到关于材料内部结构、应力分布、损伤状况等重要信息。

因此,对声发射矩张量的准确计算和深入分析,对于保障结构安全、预测结构寿命等具有重要意义。

Matlab在声发射矩张量的处理中,主要发挥了其强大的矩阵运算能力。

通过高效的算法实现,Matlab可以对声发射数据进行快速、准确的矩张量计算。

同时,Matlab还提供了丰富的数据处理和可视化工具,使得研究人员可以更加直观地理解数据,发现数据背后的规律。

然而,Matlab在声发射矩张量处理中也面临一些挑战。

例如,如何提高计算效率、如何优化算法以适应更复杂的数据、如何更好地实现数据的可视化等。

对此,研究人员需要不断探索、尝试,以实现技术的持续进步。

总的来说,Matlab在声发射矩张量处理中发挥着重要作用。

未来,随着技术的进步,我们期待Matlab在这一领域发挥更大的作用,为结构健康监测和无损检测提供更加强有力的支持。

matlab 三维矩阵运算

matlab 三维矩阵运算在MATLAB中,三维矩阵运算可以进行各种数学和统计操作,如矩阵加、减、乘、除、转置、矩阵范数、行列式、特征值、特征向量等。

以下是几个常见的三维矩阵运算示例:1.矩阵加法。

可以使用'+'运算符将两个具有相同维数的矩阵相加。

例如,对于下面的两个3x3x3矩阵A和B进行相加:```。

A = rand(3,3,3);。

B = rand(3,3,3);。

C=A+B;。

```。

输出结果C是与A和B具有相同维数的3x3x3矩阵。

2.矩阵乘法。

可以使用'*'运算符将两个具有相同维数的矩阵相乘。

在三维矩阵中,矩阵乘积的计算通常是沿着第一个维度进行的。

例如,对于下面的两个2x3x4矩阵A和B进行相乘:```。

A = rand(2,3,4);。

B = rand(2,3,4);。

C=A.*B;。

```。

输出结果C是与A和B具有相同维数的2x3x4矩阵。

3.矩阵转置。

可以使用 ' .' 运算符或 ' transpose ' 函数将矩阵转置。

例如,对于下面的一个2x3x4矩阵A进行转置:```。

A = rand(2,3,4);。

B=A.';。

```。

输出结果B是一个4x3x2矩阵。

4.矩阵范数。

可以使用 ' norm ' 函数计算三维矩阵的范数。

例如,对于下面的一个 2x3x4 矩阵 A,计算其 Frobenius 范数:```。

A = rand(2,3,4);。

N = norm(A, 'fro');。

```。

输出结果 N 是一个标量,表示 A 的 Frobenius 范数。

以上仅是三维矩阵运算的一些基本示例,具体使用时还需要根据实际需求进行详细配置和调整。

matlab中的基本运算

matlab中的基本运算基本运算是MATLAB中最基础的操作之一,它涵盖了数值计算、数据处理和绘图等各个方面。

本文将详细介绍MATLAB中的基本运算,包括算术运算、矩阵运算、逻辑运算和位运算等。

一、算术运算算术运算是最基本的运算之一,MATLAB中支持的算术运算包括加法、减法、乘法和除法等。

例如,可以使用"+"符号进行两个数的加法运算,用"-"符号进行减法运算,用"*"符号进行乘法运算,用"/"符号进行除法运算。

此外,还可以使用"^"符号进行幂运算,使用"sqrt"函数进行开方运算。

二、矩阵运算MATLAB中的矩阵运算是其强大功能之一。

可以使用矩阵进行加法、减法、乘法和除法等运算。

例如,可以使用"+"符号进行矩阵的逐元素加法运算,用"-"符号进行逐元素减法运算,用"*"符号进行矩阵的乘法运算,用"./"符号进行矩阵的逐元素除法运算。

三、逻辑运算逻辑运算在MATLAB中广泛应用于判断条件和控制流程。

MATLAB 支持的逻辑运算有与、或、非和异或等。

例如,可以使用"&&"符号进行逻辑与运算,用"||"符号进行逻辑或运算,用"~"符号进行逻辑非运算,用"xor"函数进行逻辑异或运算。

四、位运算位运算是对二进制数进行逐位操作的运算。

MATLAB支持的位运算有与、或、非、异或、左移和右移等。

例如,可以使用"&"符号进行位与运算,用"|"符号进行位或运算,用"~"符号进行位非运算,用"xor"函数进行位异或运算,用"<<"符号进行左移运算,用">>"符号进行右移运算。

tensor的运算 matlab

tensor的运算 matlab
在MATLAB中进行张量(tensor)的运算可以通过多种方式实现。

首先,张量可以被表示为多维数组,因此可以使用MATLAB的数组操
作来进行张量运算。

另外,MATLAB也提供了专门用于张量运算的工
具箱,比如Tensor Toolbox和Tensorlab。

对于基本的张量运算,可以使用MATLAB的数组操作符号来进行
加法、减法、乘法和除法操作。

例如,对于两个三维张量A和B,
可以使用C = A + B来进行张量的加法运算。

同样,可以使用C =
A . B来进行逐元素的乘法运算,或者使用C = A B来进行张量的
乘法运算。

另外,MATLAB的Tensor Toolbox和Tensorlab工具箱提供了
更多高级的张量运算功能,比如张量的分解、合并、模式识别等操作。

这些工具箱可以帮助用户更方便地进行复杂的张量运算,尤其
是在高维数据分析和处理方面。

此外,MATLAB还提供了一些内置函数用于张量运算,比如
tprod函数用于张量的张量积运算,ttm函数用于张量的张量-矩阵
乘法运算等。

总之,在MATLAB中进行张量的运算可以通过基本的数组操作符号、专门的张量工具箱以及内置的张量运算函数来实现,用户可以根据具体的需求选择合适的方法来进行张量运算。

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2012年第05期吉林省教育学院学报No.05,2012第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCEVol .28(总293期)Total No .293收稿日期:2012—03—05作者简介:张明洪(1966—),男,湖北枝江人,三峡旅游职业技术学院,讲师,研究方向:计算机教育、休闲服务与管理的教学与研究。

浅论如何使用MATLAB 作张量运算张明洪(三峡旅游职业技术学院,湖北宜昌443100)摘要:本文介绍并分析了如何使用MATLAB 作张量的创建以及缩并、乘积、求导等运算的方法和步骤。

关键词:MATLAB ;张量;张量创建;张量运算中图分类号:O183文献标识码:A文章编号:1671—1580(2012)05—0054—02一、引言张量作为物理或几何的具体对象,充分反映了这些现象的物理和几何属性,是这些现象的一种数学抽象,在分析力学、固体力学、流体力学、几何学、电磁场理论和相对论等方面有着广泛的应用。

张量(tensor )是几何与代数中的基本概念之一,从代数角度讲,张量是数量、向量、矩阵的自然推广,在为n空间中的N 阶张量有n N个分量,下面是n =2时的张量示意图:T(T 1,T 2)标量(阶N =0)矢量(阶N =1)T 11T 12T 21T ()22矩阵(阶N =2)张量(阶N =3)可见,零阶张量可用一个数表示,一阶张量可用一行数组表示,二阶张量可用矩阵表格表示,三阶张量可用“立体矩阵”表示,更高阶的张量不能用图形表示,正因为如此,关于张量的推演计算有时会很复杂繁琐。

利用MATLAB 可以使复杂繁琐的推演计算变得简单方便。

由于难以见到相关的文献,在此作简要的介绍,以方便读者学习。

二、张量运算函数命令MATLAB 是通过调用MAPLE 的张量包(ten-sor )进行运算的,格式为:>>maple (‘函数名’),或者借用procread 指令把整段MAPLE 程序送往MAPLE 计算。

本文采用第一种方法。

在进行张量运算之前,先要调用MAPLE 张量包,命令为>>maple ('with (tensor )')。

张量包中的符号运算函数如下:Christoffel1:第一类Christoffel 符号,Christoffel2:第二类Christoffel 符号,Einstein :Einstein 张量,Jacobian :坐标变换的雅可比矩阵,Killing_eqns :Killing ’s 方程,Levi_Civi-ta :伪张量,Lie_diff :对矢量的Lie 导数,Ricci :Ricci 张量,Ricciscalar :Ricci 标量,Riemann :Riemann 张量,RiemannF :Riemann 曲率张量,Weyl :Weyl 张量,Act :对张量元素进行操作,Antisymmetrize :反称张量,change _basis :基变换,commutator :矢量转换,compar :张量比较,conj :复共轭,connexF :系数连接,contract :缩并,convertNP :黎曼张量换成Menwmann -Penrose 形式,cov_diff :协变微分,create :创建张量对象,d1metric :第一偏导数,d2metric :第二偏导数,directional_diff :方向导数,displayGR :列出广义相对论的一个对象,display_allGR :列出广义相对论的所有对象,dual :对张量指标进行双重操作,entermet-ric :输入张量元素,exterior _diff :外微分,exterior _prod :外乘,frame :标架,geodesic_eqns :测地线的Eu-lar -Lagrange 方程,get_char :得到张量的指标,get_compts :得到张量的元素,get_rank :求张量的秩,init :初始化,invars :黎曼曲率张量不变量,invert :张量(2阶)的逆,lin _com :张量线性合并,lower :降指标,Npcurve :曲率张量,Debever 形式的,npspin :Mewmann -Penrose 旋量,partial _diff :张量的偏导数,permute_indices :指标排列,petrov :4次多项式分·45·类,prod:内/外积,raise:升指标,symmetrize:全对称张量,tensorsGR:计算广义相对论对象,transform:坐标变换。

三、创建张量对象张量包使用了它自定义的张量类型。

张量用一个表结构进行描述:TABLE(index_char,compts),Compts存放张量对象的各个元素;index_char表示一个值为1和-1的序列,用来说明张量的协变和逆变指标。

1表示逆变指标,-1表示协变指标。

例如:[1,-1,-1,1]表示指标1和4是逆变张量(用上表表示),2和3是协变指标(用下标表示)。

序列的长度必须与对象的秩数相等。

如果张量的秩数0(表示标量或不变量),index_char就是一个空的序列,即[]。

创建张量对象时必须定义指标序列index_char 和张量对象元素compts。

在MATLAB7.6以后的版本中调用张量包定义张量的命令为:>>maple('T:= create(index_char,compts)')。

例1.创建一个二阶混合张量。

>>maple('with(tensor)');>>maple('A:=create([-1,1],matrix ([[a,b,c],[d,e,f],[g,h,i]]))')ans=A:=TABLE([compts=matrix([[a,b,c],[d,e,f],[g,h,i]]),index_char=[-1,1]])四、缩并对张量缩并的命令是:>>contract(A,[i1,i2,…]),其中A是阶大于1的张量,[i1,i2]表示一对上标和下标。

例2.二阶张量的缩并。

>>maple('with(tensor)');>>maple('T:=create([1,-1],matrix([[w,x,0],[y,z,0],[0,y^2,x*y*w]]))');>>maple('contract(T,[1,2])')ans=TABLE([compts=w+z+x*y*w,index_ char=[]])五、张量的乘积求张量内积(点积)的命令是:>>maple(‘prod (A,B,[ai,bi])’),其中A,B是两个张量,[ai,bi]是一对指标(上标和下标),ai是张量A的上标(下标),bi是B的上标(下标)。

求张量外积(并积)的命令是:>>maple(‘prod(T,U))’),张量外积(并积)不需要给出指标。

例3.计算一个二阶张量和一个一阶张量的内积。

>>maple('with(tensor)');>>maple('T:=create([1,-1],matrix([[w,x,0],[y,z,0],[0,y^2,x*y*w]]))');>>maple('U:=create([1],vector([1,m,n]))')ans=U:=TABLE([compts=vector([1,m,n]),index_char=[1]])>>innerprod=maple('prod(T,U,[2,1])')innerprod=TABLE([compts=vector([w+x*m,y+z* m,y^2*m+x*y*w*n]),index_char=[1]])六、偏导数和方向导数求张量对给定坐标的偏导数的命令是>>ma-ple('partial_diff(g,coord)'),其中g是张量,coord 表示坐标。

计算标量场沿逆变矢量场V的方向对坐标coord的方向导数命令:>>maple('directional _diff(f,V,coord)'),其中f表示向量场,V表示逆变矢量场,Coord表示坐标。

例4.计算方向导数。

>>maple('coord:=[x,y,z]');>>maple('f:=3*x/(y+z)');>>maple('V:=create([1],array([x*y,y* z,z*x]))');>>maple('directional_diff(f,V,coord)')ans=-3*x*(-y^2+z*x)/(y+z)^2七、结束语限于篇幅,本章只介绍了几个常用的张量运算和命令,更多的张量包中函数和命令的用法可利用命令:>>mhelp tensoe[函数名]查看具体的用法。

另外,要注意不同的版本之间的区别。

例如6.5版本,一阶张量用array描述,而7.6版本则用vector 描述等等。

[参考文献][1]李开泰,黄艾香.张量分析及其应用[M].北京:科学出版社,2004.[2]余天庆,毛为民.张量分析及应用[M].北京:清华大学出版社,2006.[3]王正林,刘明.精通MATLAB7[M].北京:电子工业出版社,2007.[4][美]穆尔著,高会生,刘童娜,李聪聪译.MATLAB实用教程(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2010.[5]周开利,邓春晖.MATLAB基础及其应用教程[M].北京大学出版社,2007.·55·。

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