Matlab工具箱Tensor Toolbox,安裝鏈接如下

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. ,

這是我們定義的張量

,

matlab代碼：

%% %工具包：Tensor Toolbox clc clear all X1 = 1:12; X1 = reshape(X1,[3,4]); X2 = 13:24; X2 = reshape(X2,[3,4]); %如何用矩陣拼接為張量,用tensor()函數 X(:,:,1) = X1; X(:,:,2) = X2;%這只是3維數組，實際中Tensor Toobox 也不會產生誤差，但為了防止意外 X = tensor(X);

%% %工具包：Tensor Toolbox clc clear all X1 = 1:12; X1 = reshape(X1,[3,4]); X2 = 13:24; X2 = reshape(X2,[3,4]); %如何用矩陣拼接為張量,用tensor()函數 X(:,:,1) = X1; X(:,:,2) = X2; X = tensor(X); %張量按模展開 X_1 = tenmat(X,1); X_2 = tenmat(X,2); X_3 = tenmat(X,3);

1，張量與矩陣的模1乘 法。

，其中矩陣 。

過程如下

結果如下

，

再將矩陣折疊回張量。記住上面是輔助理解，真正的計算過程如圖：

%張量與矩陣的模乘 U = 1:6; U = reshape(U,[2,3]); Y1 = ttm(X,U,1)

（2）張量與向量模乘

,其中

計算步驟：

。。。。

最終

.上述展開的只是輔助理解，真正的計算公式是按照下面計算的。%張量與矩陣相乘 v = [1,2,3,4]'; ttv(X,v,2)ttm和ttv分別是tensor times matrix and tensor times vector的縮寫。便于記憶。

張量與向量的模乘公式

begin{bmatrix}end{bmatrix}

clc clear %I1=I2=I3=50,r={2,4,6,8,10,...,26} dim = 3; I1 = dim,I2 = dim ,I3 =dim; r = 2; %生成[0,1]的均勻分布的隨機張量 coreTensor = tensor(rand(r,r,r)); %生成因子矩陣，服從[-0.5,0.5]的均勻分布 U1 = -0.5 + rand(I1,r); U2 = -0.5 + rand(I2,r); U3 = -0.5 + rand(I3,r); T = ttm(coreTensor,{U1,U2,U3},[1,2,3])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab中服从高斯分布的矩阵_一些张量的计算步骤matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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