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“如何理解張量”專題之一

 taotao_2016 2018-03-16


“張量”還是蠻復(fù)雜的,所以這里挖一個坑,開一個專題來講解。


根據(jù)維基百科的介紹,“張量”一詞最初由威廉·羅恩·哈密頓在1846年引入。對,就是那個發(fā)明四元數(shù)的哈密頓:



1890年格雷戈里奧·里奇-庫爾巴斯托羅的《絕對微分幾何》、1900年列維-奇維塔的《絕對微分》進(jìn)一步在數(shù)學(xué)上發(fā)展了“張量”的概念。



偉大的物理學(xué)家,愛因斯坦為了描述他的天才想法,惡補(bǔ)了黎曼幾何和張量分析,終于在這兩大數(shù)學(xué)工具的幫助下,創(chuàng)立了他最為得意的彎曲時空的物理理論:廣義相對論。至此張量在物理上大放光彩。如果想學(xué)習(xí)廣義相對論,張量肯定是需要學(xué)習(xí)的。


廣義相對論中最核心的思想就是質(zhì)量會帶來時空彎曲,就好像保齡球滾過長絨地毯:



可以想象,時空彎曲中有大量的幾何關(guān)系,為了描述復(fù)雜的幾何關(guān)系,愛因斯坦引入了“張量”,比如著名的愛因斯坦場方程



上面式子中,  就是各種的張量。


可以先有一個直觀印象,“張量”就是用來描述幾何的,這里幾何指的是什么?后面很快就會解釋。


1 關(guān)于張量的四種定義

“張量”在不同的運(yùn)用場景下有不同的定義。


第一個定義,張量是多維數(shù)組,這個定義常見于各種人工智能軟件。聽起來還好理解。


第二個定義,張量是某種幾何對象,不會隨著坐標(biāo)系的改變而改變。



第三個定義,張量是向量和余向量(covector)通過張量積(tensor product)組合而成的。


第四個定義,張量是多重線性映射,即:



其中,  是矢量空間,  是對應(yīng)的對偶空間。



好了,不鬧了,后面的文章會嘗試逐一解釋這四種定義,并且可以看到這四種定義是不斷認(rèn)知升級的結(jié)果。


2 多維數(shù)組

從第一個定義:張量是多維數(shù)組開始。


現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)很火,知名開源框架tensor-flow是這么定義tensor(張量)的:

A tensor is a generalization of vectors and matrices to potentially higher dimensions

也就是說,張量(tensor)是多維數(shù)組,目的是把向量、矩陣推向更高的維度。

更具體點(diǎn),也即是說:

把三維張量畫成一個立方體:

我們就可以進(jìn)一步畫出更高維的張量:

從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上來看,張量就是多維數(shù)組。


這個定義本身沒有錯,但是沒有真正反映張量的核心。


3 幾何對象

我們來看下第二個定義:張量是某種幾何對象,不會隨著坐標(biāo)系的改變而改變。


3.1 二維平面

最簡單的幾何對象就是二維平面,在線性代數(shù)中稱為  (這是一個向量空間),下面用一個有顏色的方框來表示  :

這個  可以通過直角坐標(biāo)系來描述(也就是單位正交基來張成):

也可以由別的坐標(biāo)系來描述(別的基來張成),當(dāng)然  本身不會因?yàn)榛煌l(fā)生改變:

上面的圖有幾點(diǎn)值得注意:

  •  是一個幾何對象,它與坐標(biāo)系(基)無關(guān)

  • 可以通過不同的坐標(biāo)系(基)來描述(張成)

  • 并且,不同的坐標(biāo)系(基)之間有明確的轉(zhuǎn)換規(guī)則(這個我們后面再說)

那這樣一個幾何對象,  就可以用張量來描述。


3.2 二維平面中的向量


 中的向量,也是一個幾何對象:

當(dāng)  被某個基張成的時候,向量也獲得了坐標(biāo)值:

如果基發(fā)生了變換,坐標(biāo)值也會不斷的變化:

從而可以得到如下的結(jié)論:

  • 向量是一個幾何對象,它與基無關(guān)

  • 不同的基下,有不同的坐標(biāo)值

  • 并且,不同的坐標(biāo)值之間有明確的轉(zhuǎn)換規(guī)則


所以,向量這個幾何對象也可以用張量來描述。


3.3 二維平面之間的線性映射


假設(shè)有如下線性映射:



其實(shí)它也是一個幾何對象,可以圖示如下:


上圖表示左邊  中的一點(diǎn)(一點(diǎn)也對應(yīng)一個向量),通過  ,和右邊  中的一點(diǎn)關(guān)聯(lián)了起來,這就是映射。


當(dāng)用單位正交基來描述左右兩個  ,可以得到一個矩陣  來表示此  :

不同的基,會獲得不同的矩陣(也就是所謂的等價矩陣),比如說  :

進(jìn)而得到如下的結(jié)論:

  • 線性映射  是一個幾何對象,它與基無關(guān)

  • 不同的基下,有不同的矩陣來代表 

  • 并且,不同的矩陣之間有明確的轉(zhuǎn)換規(guī)則


所以,  這個幾何對象也可以用張量來描述。


4 總結(jié)

可見,張量可以表達(dá)非常多的線性代數(shù)的研究對象。


借用線性代數(shù)中“張成”這個詞,或許“張量”這個名字的意思就是“可以張成很多線性代數(shù)研究對象的量”。


下一節(jié),我們會仔細(xì)研究下,張量是怎么去表示向量空間、矢量、線性映射的,以及不同基下的轉(zhuǎn)換規(guī)則是什么。


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