Как всегда жизненно, Ильюх.
09.12.2018, 10:23
Зачем ты наклеил диплом?
брут-форсом
Так, и в чём проблема посчитать сумму произведений?
Там написана полная чушь.
А так проблемы у инженеров-программистов обычно связаны с тензорной нотацией и элементами дифгеометрии, ковариантной производной.
А так проблемы у инженеров-программистов обычно связаны с тензорной нотацией и элементами дифгеометрии, ковариантной производной.
Ну к примеру распределение напряжения от точки к точке в материалах на который воздействует множество разных сил. Скажем есть балка, ее пытаются сжать, согнуть, скрутить различные силы. В любой малой единице объема этой балки, тензор будет говорить о всех напряжениях действующих на эту единицу объема, будь-то нормальные или касательные. И поэтому мы можем понять, где и как балка может деформироваться. Впрочем я не сопроматчик, так что меня могут поправить.
В целом, тензор - это обобщение понятий скаляра, вектора и матрицы, соответственно и помочь может примерно тем же, чем и матрицы - объединяет целый пакет свойств материи в зависимости от точки пространства в один удобный объект. Как упомянул комментатор ниже, тензор может отображать, например вектор силы реакции в зависимости от точки пространства и вектора внешнего воздействия. Я не игродел, но рискну предположить, что элементы тензорного анализа применяются где нибудь в движках для физики и т д.
Там где может понадобиться разрешить дифур (скажем, в игровой физике, лагранжева механика в конечных разностях, например) дифгеометрия может предложить удобные выразительные средства и/или избежать расходимости в численных методах. Но в целом геймдеву это не надо. Едва ли верхи обычной линейной алгебры пригодятся для интеграции с существующим игрушечным движком, вот, пожалуй, и всё. Сюрприз, правда, может быть с кватернионами, но и тут уже всё давно украдено до вас...
А вот в алгоритмах data science/machine learning тензоры и ковариантная производная -- наше всё. Разумеется, если вы хотите вникать в дело -- для обёрток на tensor flow этого ничего можно и не знать...
Вот в реальном мире, в физике тензоры везде: описания полей (которые не только поля сил, но и, например, течений, да?), градиентный анализ, калибровочные преобразования, перенормируемые теории --- язык современной физики это тензоры.
А вот в алгоритмах data science/machine learning тензоры и ковариантная производная -- наше всё. Разумеется, если вы хотите вникать в дело -- для обёрток на tensor flow этого ничего можно и не знать...
Вот в реальном мире, в физике тензоры везде: описания полей (которые не только поля сил, но и, например, течений, да?), градиентный анализ, калибровочные преобразования, перенормируемые теории --- язык современной физики это тензоры.
Бля, ну это... эта залупа должна собираться. а она не собирается. Сука, да что ж с тобой не так? Опа бля, скобочку забыл.
Чтобы написать коммент, необходимо залогиниться
