tensorの積は上昇と縮合で構成できる
tensor積のうち、scalar積以外のすべての積は、上昇とtensor縮合に大別できる
たぶんこれでいけると思うtakker.icon
上昇:[]
階数を増やす演算
それっぽい言葉で名付けた
縮合
階数を減らす演算
n重縮合ととりあえず呼んでいる
$ 2n階ずつ減っていく
例
1重縮合
dot積および行列積のこと
$ \pmb{a}\cdot\pmb{b}=k
1階(vector)+1階(vector)-2*1=0階(scalar)
$ \pmb{A}\pmb{x}=\pmb{y}
2階+1階(vector)-2*1=1階(vector)
$ \pmb{A}\pmb{B}=\pmb{C}
2階+2階-2*1=2階
変化なし
scalar積
$ k\pmb{a}=\pmb{b}
0階+1階=1階
$ k\pmb{A}=\pmb{B}
0階+2階=2階
tensor積
$ \pmb{a}\otimes\pmb{b}
ここから、tensor積はscalar積の一般化とみなせるとわかる
逆に、scalar積と行列積は共に二項演算子を省略して書く、階数の減少量の観点から、別の性質を持つ演算子である
scalar積を$ \otimesで、行列積を$ \cdotで表記するのが望ましそうだ
前者はまず使われない書き方
ま、後者だけ明示すれば混乱しないだろう
dyadic積として、$ \otimesを省略する流儀なら見かける
これにするか。
アマダール積は無理かも?
1階ずつ減る演算と考えれば、辻褄はあうか。
#2023-07-20 07:30:46
#2022-08-25 00:28:04
#2022-08-17 14:17:37
#2022-07-09 20:59:11