Открыть сервис

Тензор

Тензор — это математический объект, обобщающий понятия скаляра, вектора и матрицы, который описывает линейные многомерные отношения между величинами в различных системах координат. Тензоры используются в физике, механике сплошных сред, дифференциальной геометрии, теории относительности, машинном обучении и других областях для представления данных и преобразований, инвариантных относительно замены базиса.

Определение и основные понятия

Тензор можно определить как мультилинейное отображение из декартова произведения нескольких векторных пространств и сопряжённых к ним пространств в поле скаляров (обычно вещественных или комплексных чисел). Каждый тензор характеризуется валентностью (рангом) — количеством индексов, необходимых для его задания. Валентность записывается как пара чисел \((p, q)\), где \(p\) — число контравариантных (верхних) индексов, а \(q\) — число ковариантных (нижних) индексов. Общая валентность тензора равна \(p + q\).

Например:

  • Скаляр — тензор валентности \((0, 0)\).
  • Вектор — тензор валентности \((1, 0)\) (контравариантный) или \((0, 1)\) (ковариантный).
  • Линейный оператор (матрица) — тензор валентности \((1, 1)\).
  • Билинейная форма — тензор валентности \((0, 2)\).

Тензоры подчиняются определённым правилам преобразования при переходе от одной системы координат к другой. Компоненты тензора в новом базисе выражаются через компоненты в старом базисе с помощью матриц перехода и их обратных, что обеспечивает независимость тензорных уравнений от выбора системы отсчёта.

История развития понятия

Предыстория

Идеи, предшествовавшие тензорному исчислению, возникли в XIX веке в работах Карла Фридриха Гаусса (дифференциальная геометрия поверхностей) и Бернхарда Римана (риманова геометрия). Гаусс ввёл понятие первой и второй фундаментальных форм поверхности, которые по сути являются тензорами. Риман развил идею метрического тензора, описывающего геометрию искривлённых пространств.

Формализация

Термин «тензор» ввёл в 1846 году Уильям Роуэн Гамильтон для обозначения модуля кватерниона. Однако современное математическое определение связано с работами Грегорио Риччи-Курбастро и его ученика Туллио Леви-Чивиты, которые в конце XIX — начале XX века разработали абсолютное дифференциальное исчисление (тензорный анализ). В 1901 году вышла их совместная монография «Методы абсолютного дифференциального исчисления и их приложения», заложившая основы тензорного исчисления.

Применение в физике

Развитие тензорного исчисления получило мощный импульс благодаря созданию Альбертом Эйнштейном общей теории относительности (1915). В ОТО тензор кривизны Римана, тензор энергии-импульса и метрический тензор стали центральными объектами, описывающими гравитацию как искривление пространства-времени. В 1920-е годы тензоры стали активно применяться в механике сплошных сред (тензор напряжений, тензор деформаций) и электродинамике (тензор электромагнитного поля).

Классификация тензоров

По валентности

  • Тензоры нулевой валентности (скаляры) — не зависят от системы координат.
  • Тензоры первой валентности (векторы и ковекторы) — имеют один индекс.
  • Тензоры второй валентности (матрицы, билинейные формы) — имеют два индекса.
  • Тензоры высших валентностей — имеют три и более индексов (например, тензор кривизны Римана имеет валентность \((1, 3)\) или \((0, 4)\)).

По симметрии

  • Симметричные тензоры — компоненты не меняются при перестановке любых двух индексов одного типа (например, метрический тензор \(g_{ij} = g_{ji}\)).
  • Кососимметричные (антисимметричные) тензоры — компоненты меняют знак при перестановке любых двух индексов одного типа (например, тензор электромагнитного поля \(F_{\mu\nu} = -F_{\nu\mu}\)).
  • Тензоры общего вида — не обладают специальными свойствами симметрии.

По типу индексов

  • Контравариантные тензоры — имеют только верхние индексы, преобразуются с помощью матрицы перехода.
  • Ковариантные тензоры — имеют только нижние индексы, преобразуются с помощью обратной матрицы.
  • Смешанные тензоры — имеют как верхние, так и нижние индексы.

Операции с тензорами

Сложение и умножение на скаляр

Тензоры одинаковой валентности можно складывать покомпонентно. Умножение тензора на скаляр изменяет каждую компоненту пропорционально.

Тензорное произведение

Операция, которая из двух тензоров валентностей \((p_1, q_1)\) и \((p_2, q_2)\) образует тензор валентности \((p_1 + p_2, q_1 + q_2)\). Компоненты тензорного произведения получаются перемножением компонент исходных тензоров.

Свёртка

Операция, понижающая валентность тензора на 2. Для смешанного тензора свёртка заключается в суммировании по одному верхнему и одному нижнему индексу (например, след матрицы — свёртка тензора \((1, 1)\)).

Поднятие и опускание индексов

С помощью метрического тензора \(g_{ij}\) и обратного к нему \(g^{ij}\) можно преобразовывать ковариантные индексы в контравариантные и обратно. Например, вектор \(v^i\) можно опустить в ковектор \(v_i = g_{ij} v^j\).

Применение тензоров

В физике

В математике

В машинном обучении и анализе данных

В современных нейронных сетях и библиотеках глубокого обучения (например, TensorFlow, PyTorch) тензоры используются как многомерные массивы данных. Тензоры могут иметь произвольное число измерений (например, батч изображений — тензор размерности 4: количество изображений, высота, ширина, каналы). Операции свёртки, пулинга и активации выполняются над тензорами.

В инженерных науках

  • Теория упругости: тензоры напряжений и деформаций используются для расчёта прочности конструкций.
  • Гидродинамика: тензор вязких напряжений описывает диссипацию энергии в потоках жидкости.
  • Кристаллография: тензоры диэлектрической проницаемости, пьезоэлектрических и упругих свойств описывают анизотропию кристаллов.

Интересные факты

  • Понятие тензора тесно связано с понятием тензорного поля — функции, сопоставляющей каждой точке пространства некоторый тензор. Например, метрическое поле в римановой геометрии задаёт метрический тензор в каждой точке многообразия.
  • В программировании под тензорами часто понимают просто многомерные массивы чисел, что является упрощением математического определения, но удобно для практических вычислений.
  • В 2015 году группа учёных из Стэнфордского университета использовала тензорные разложения для анализа генетических данных, что позволило выявить новые биомаркеры заболеваний.
  • Существуют специализированные алгоритмы, такие как тензорный поезд и тензорные сети, которые позволяют эффективно представлять и обрабатывать тензоры огромной размерности (с числом элементов, превышающим число атомов во Вселенной).

Критика и ограничения

Основная критика тензорного подхода в некоторых прикладных областях связана с вычислительной сложностью операций над тензорами высокой валентности. Число компонент тензора растёт экспоненциально с увеличением его валентности, что приводит к «проклятию размерности». Для преодоления этой проблемы разрабатываются методы сжатия тензоров (например, разложение Таккера, каноническое полиадическое разложение, тензорные поезда). В машинном обучении также критикуется неоднозначность термина «тензор»: в отличие от математики, где тензор обладает определёнными законами преобразования, в нейросетевых библиотеках тензором называют любой многомерный массив, что может приводить к путанице.

Источники

  • Кострикин А. И., Манин Ю. И. Линейная алгебра и геометрия. — М.: Наука, 1986.
  • Дубровин Б. А., Новиков С. П., Фоменко А. Т. Современная геометрия: методы и приложения. — М.: Наука, 1979.
  • Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Теория поля. — М.: Наука, 1988.
  • Седов Л. И. Механика сплошной среды. — М.: Наука, 1970.
  • Kolda T. G., Bader B. W. Tensor Decompositions and Applications // SIAM Review. — 2009. — Vol. 51, № 3. — P. 455–500.

BFOmetr — база данных и аналитика по компаниям России.

На главную BFOmetr →