在數學中,張量積,記為
,可以應用於不同的上下文中如向量、矩陣、張量、向量空間、代數、拓撲向量空間和模。在各種情況下這個符號的意義是同樣的:最一般的雙線性運算。在某些上下文中也叫做外積。
例子:
![{\displaystyle \mathbf {b} \otimes \mathbf {a} \rightarrow {\begin{bmatrix}b_{1}\\b_{2}\\b_{3}\\b_{4}\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}a_{1}&a_{2}&a_{3}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}a_{1}b_{1}&a_{2}b_{1}&a_{3}b_{1}\\a_{1}b_{2}&a_{2}b_{2}&a_{3}b_{2}\\a_{1}b_{3}&a_{2}b_{3}&a_{3}b_{3}\\a_{1}b_{4}&a_{2}b_{4}&a_{3}b_{4}\end{bmatrix}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1947ba11e0732b307a05edc1719ea9482d4b254a)
結果的秩為2、維數為 4×3 = 12。
這裏的秩指的是「張量秩」(所需指標數),而維數計算在結果數組(陣列)中自由度的數目;矩陣的秩是 2。
代表情況是任何兩個被當作矩陣的矩形數組的克羅內克積。在同維數的兩個向量之間的張量積的特殊情況是並矢積。
有兩個(或更多)張量積的分量的一般公式。例如,如果 U 和 V 是秩分別為 n 和 m 的兩個協變張量,則它們的張量積的分量給出為
。[1]
所以兩個張量的張量積的分量是每個張量的分量的普通積。
注意在張量積中,因子 V 消耗前 rank(V) 個指標,而因子 U 再消耗 rank(U) 個指標,所以
![{\displaystyle \mathrm {rank} (V\otimes U)=\mathrm {rank} (V)+\mathrm {rank} (U)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c21606978360374cdc1290e0b033a250b913a6d8)
設 U 是類型 (1,1) 的張量,帶有分量 Uαβ;並設 V 是類型 (1,0) 的張量,帶有分量 Vγ。則
![{\displaystyle U^{\alpha }{}_{\beta }V^{\gamma }=(U\otimes V)^{\alpha }{}_{\beta }{}^{\gamma }}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/14643782afc757dfdf2d8069f9a150994bf01d41)
而
。
張量積繼承它的因子的所有指標。
對於矩陣這個運算通常叫做克羅內克積,用來明確結果有特定塊結構在其上,其中第一個矩陣的每個元素被替代為這個元素與第二個矩陣的積。對於矩陣
和
:
。
給定多重線性映射
和
它們的張量積是多重線性函數
![{\displaystyle (f\otimes g)(x_{1},\dots ,x_{k+m})=f(x_{1},\dots ,x_{k})g(x_{k+1},\dots ,x_{k+m})}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e539f59b40b89620946f1a795c07536fbdf22fa1)
在域
上的兩個向量空間 V 和 W 的張量積
有通過「生成元和關係」的方法的形式定義。在這些
的關係下的等價類被叫做「張量」並指示為
。通過構造,可以證明在張量之間的多個恆等式並形成張量的代數。
要構造
,採用在
之上帶有基
的向量空間,並應用(因子化所生成的子空間)下列多線性關係:
![{\displaystyle (v_{1}+v_{2})\otimes w=v_{1}\otimes w+v_{2}\otimes w}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3319371bb576261d07a1fd069d6275ffc7470865)
![{\displaystyle v\otimes (w_{1}+w_{2})=v\otimes w_{1}+v\otimes w_{2}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/ed6832cfd2ebd7ccdd4641ba3de6908fcaef7090)
![{\displaystyle cv\otimes w=v\otimes cw=c(v\otimes w)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5db126c89b7b131a6a9c538b4b925cbe0ba7e601)
這裏的
是來自適當空間的向量,而
來自底層域
。
我們可以推出恆等式
,
零在
中。
結果的張量積
自身是向量空間,它可以直接通過向量空間公理來驗證。分別給定 V 和 W 基
和
,形如
的張量形成
的基。張量積的維數因此是最初空間維數的積;例如
有維數
。
張量積可以用泛性質來刻畫。考慮通過雙線性映射 φ 把笛卡爾積 V × W 嵌入到向量空間 X 的問題。張量積構造 V ⊗ W 與給出自
![{\displaystyle \phi (u,w)=u\otimes w}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/237cfc57f8ed16e4fcc67047abd979e3414de4fd)
的自然嵌入映射 φ : V × W → V ⊗ W 一起是這個問題在如下意義上的「泛」解。對於任何其他這種對(X, ψ),這裏的 X 是向量空間,而 ψ 是雙線性映射 V × W → X,則存在一個唯一的線性映射
![{\displaystyle T:V\otimes W\rightarrow X}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6d2b9756ebac1209880796c89c0514a480636791)
使得
。
假定這個泛性質,張量積在同構意義下的惟一性是容易驗證的。
直接推論是從 V × W 到 X 的雙線性映射
![{\displaystyle B(V\times W,X)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/caf4c54753c334a8e3e6aba4642c6879c8d23903)
和線性映射
![{\displaystyle L(V\otimes W,X)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/96afd25a108d18f832665bf861e42e805344843f)
的同一性。它是 ψ 到 T 的自然同構映射。
兩個希爾伯特空間的張量積是另一個希爾伯特空間,其定義如下。
設
和
是兩個希爾伯特空間,分別帶有內積
和
。構造 H1 和H2 的張量積
如下:
考慮他們的作為線性空間的張量積
。
和
上的內積自然地擴展到
上:
由內積的雙線性(Bilinearity),只需定義
![{\displaystyle \langle \phi _{1}\otimes \phi _{2},\psi _{1}\otimes \psi _{2}\rangle =\langle \phi _{1},\psi _{1}\rangle _{1}\cdot \langle \phi _{2},\psi _{2}\rangle _{2}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/168937e6cd371b6009b46fb60a8981186e624d24)
其中
和
即可。
現在
是一未必完備的內積空間。將
完備化,得到希爾伯特空間
,這就是 H1 和 H2作為希爾伯特空間的張量積。在希爾伯特空間的範疇中,
具有如前所述的泛性質,即它是二者在該範疇內的乘積。
如果 H1 和 H2 分別有正交基 {φk} 和 {ψl},則 {φk ⊗ ψl} 是 H1 ⊗ H2 的正交基。
在泛性質的討論中,替代 X 為 V 和 W 的底層純量域生成空間
(
的對偶空間,包含在那個空間上的所有線性泛函),它自然的同一於在
上所有雙線性函數的空間。換句或說,所有雙線性泛函是在張量積上的泛函,反之亦然。
只要
和
是有限維的,在
和
之間有一個自然的同構,而對於任意維的向量空間我們只有一個包含
。所以線性泛函的張量是雙線性泛函。這給我們一種新看法,把雙線性泛函看做張量積自身。
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類似的公式對反變以及混合型張量也成立。儘管許多情形,比如定義了一個內積,這種區分是無關的。