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Enregistrement W4245459596 · doi:10.1002/9781119517566.ch5

Tensors on Vector Spaces

2019· other· en· W4245459596 sur OpenAlexaff
Stephen C. Newman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMatrix Theory and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTensor productMathematicsCovariant transformationCovariance and contravariance of vectorsPure mathematicsTensor (intrinsic definition)Algebra over a fieldInvariants of tensorsAlgebraic numberTensor contractionBasis (linear algebra)PullbackTensor product of Hilbert spacesSimple (philosophy)Tensor fieldVector spaceMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter first defines a type of multiplication of tensors. Tensor product is the family of linear maps. The chapter then gives the basic algebraic properties of tensors. It explains that a tensor is completely determined by its components with respect to a given basis. In fact, this is the classical way of defining a tensor. Choosing another basis generally yields different values for the components. The chapter shows how to convert components when changing from one basis to another. The components of the product of tensors are given by the product of the respective component. The chapter generalizes to tensors the definition of pullback by a linear map. Pullbacks of covariant tensors behave well with respect to basic algebraic structure. Contraction of tensors is closely related to the trace of matrices. Like dual vector spaces, it is another of those deceptively simple algebraic constructions that has far-reaching applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,010

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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