텐서의 배열 데이터(숫자,함수,등등.)는 임의의 수(0 이상)의 차원으로 확장됩니다. 차원의 수는 텐서의 계급이라고합니다.

순위 0 텐서

차원(0)이 없는 텐서.

순위 1 텐서

A 텐서는 확장에서 한 차원이다.

Rank 2 tensor

Rank 3 tensor

As shown in figure, a rank 3 tensor has a cube (or cuboid like structure).

If rank of a tensor exceeds 3, it becomes difficult to visualize.

스칼라

스칼라이 0 순위 텐서. 물리학에서 거리(500km),온도(10ºc),속도(34km/h)등과 같은 다양한 양이 스칼라로 표시됩니다.

벡터

순위 1 텐서를 벡터라고합니다. 속도(10m/s),변위(동쪽으로 54m),전자기장(1v/m)과 같은 물리량.

스칼라와 벡터의 차이 :

그것과 함께 추가 정보(예:방향)가 필요하지 않은 수량(예:온도)은 스칼라로 표시됩니다. 반면에 크기와 함께 방향을 지정해야하는 양은 벡터(예:전기장)로 표시됩니다.

벡터로 표시한 문자를(예:”E”)또는 위에 있는 화살표 문자입니다.

벡터를 플롯하려면 해당 요소를 좌표 값(각각 x,y 및 z 축)으로 사용합니다. 여기에,처음 요소(0.5)로 x 값과 두 번째 요소(또한,0.5)로 y 값(가 있으면 우리는 세 가지 요소이며,세 번째는 것이었습 z 값).

팅 후 벡터 지점으로 우리가 화살표를 원점에서(0,0).벡터는 단순히 하나의 행(열 벡터라고 함)또는 하나의 열(행 벡터라고 함)을 갖는 행렬입니다.

행렬

행렬은 순위 2 텐서입니다. 우리는 이전에 매트릭스를 살펴 보았습니다.

순위가 2 보다 큰 텐서는 단순히”텐서”라고합니다(순위가 2 이상인 텐서의 특정 이름은 없습니다).

텐서의 개념은 행렬,벡터 및 스칼라를 한 지붕 아래에서 일반화합니다(모두 텐서이지만 순위가 다릅니다).

벡터의 곱으로 행렬:

두 벡터를 곱하면 행렬을 형성합니다.

Vector X and Y combined, have 6 elements but their product alone has 9 elements. 따라서 일부 행렬은 두 벡터의 곱으로 분해 될 수 있습니다.