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张量秩


张量的反变协变指标的总数。张量的秩 R 独立于基础空间维度 N

一个思考张量秩的直观方式如下:首先,直观地认为张量表示一个物理实体,该实体可以同时用大小和多个方向来描述 (Fleisch 2012)。因此,同时方向的数量表示为 R,并被称为所讨论张量的秩。在 N 维空间中,0 阶张量(即标量)可以用 N^0=1 个数字表示,因为标量表示只有大小而没有方向的量;类似地,N 维空间中的 1 阶张量(即向量)可以用 N^1=N 个数字表示,而一般张量可以用 N^R 个数字表示。从这个角度来看,2 阶张量(需要 N^2 个数字来描述)在数学上等价于一个 N×N 矩阵

上表给出了与各种秩的张量相关的最常用术语。但是,必须谨慎,因为上面的术语在文献中几乎不统一。例如,一些作者将 2 阶张量称为并矢,这个术语的使用完全独立于用于描述向量直积的相关术语 并矢 (Kolecki 2002)。按照这种约定,作者也使用术语三并张量四并张量等来指代 3 阶、4 阶等张量。

一些作者将张量的秩称为阶数或度数。但是,当通过张量积抽象地定义张量时,一些作者非常注意保持这些术语的区分。


另请参阅

反变张量, 协变张量, 并矢, 矩阵, 标量, 张量, 四并张量, 三并张量, 向量

此条目由 Christopher Stover 贡献

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参考文献

Fleisch, D. A Student's Guide to Vectors and Tensors. 纽约:剑桥大学出版社,2012年。Kaliakin, V. N. "A Brief Review of Tensors." 2008. http://www.ce.udel.edu/faculty/kaliakin/appendix_tensors.pdf.Kolecki, J. C. "An Introduction to Tensors for Students of Physics and Engineering." 2002. http://www.grc.nasa.gov/WWW/k-12/Numbers/Math/documents/Tensors_TM2002211716.pdf.Schnack, D. "Scalars, Vectors, Tensors, and Dyads." 2007. http://www.physics.wisc.edu/grads/courses/726-f07/files/Section_2_Vectors_06.pdf.

在 Wolfram|Alpha 中引用

张量秩

请引用为

Stover, Christopher. "张量秩。" 来自 MathWorld--Wolfram Web 资源,由 Eric W. Weisstein 创建。 https://mathworld.net.cn/TensorRank.html

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