矩阵之间的张量积怎么算

矩阵之间的 张量积(Kronecker product) 是矩阵运算中的一种常见操作,通常用于量子计算、量子力学以及信号处理等领域。张量积的结果是两个矩阵组合成的一个更大的矩阵。具体来说,如果我们有两个矩阵 A A A 和 B B B,它们的张量积表示为 A ⊗ B A \otimes B A⊗B,计算方法如下:

张量积的定义

假设 A A A 是一个 m × n m \times n m×n 的矩阵, B B B 是一个 p × q p \times q p×q 的矩阵,则它们的张量积 A ⊗ B A \otimes B A⊗B 是一个 m p × n q mp \times nq mp×nq 的矩阵,元素按照以下方式排列:

A ⊗ B = ( a 11 B a 12 B ⋯ a 1 n B a 21 B a 22 B ⋯ a 2 n B ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a m 1 B a m 2 B ⋯ a m n B ) A \otimes B = \begin{pmatrix} a_{11}B & a_{12}B & \cdots & a_{1n}B \\ a_{21}B & a_{22}B & \cdots & a_{2n}B \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1}B & a_{m2}B & \cdots & a_{mn}B \end{pmatrix} A⊗B= a11Ba21B⋮am1Ba12Ba22B⋮am2B⋯⋯⋱⋯a1nBa2nB⋮amnB

即:将矩阵 A A A 的每个元素 a i j a_{ij} aij 乘以矩阵 B B B,并将其放置在结果矩阵的相应位置。

示例

设矩阵 A A A 和 B B B 分别为:

A = ( 1 2 3 4 ) , B = ( 0 5 6 7 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} 0 & 5 \\ 6 & 7 \end{pmatrix} A=(1324),B=(0657)

则 A ⊗ B A \otimes B A⊗B 为:

A ⊗ B = ( 1 ⋅ B 2 ⋅ B 3 ⋅ B 4 ⋅ B ) = ( 1 ( 0 5 6 7 ) 2 ( 0 5 6 7 ) 3 ( 0 5 6 7 ) 4 ( 0 5 6 7 ) ) = ( 0 5 0 10 6 7 12 14 0 15 0 20 18 21 24 28 ) A \otimes B = \begin{pmatrix} 1 \cdot B & 2 \cdot B \\ 3 \cdot B & 4 \cdot B \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \begin{pmatrix} 0 & 5 \\ 6 & 7 \end{pmatrix} & 2 \begin{pmatrix} 0 & 5 \\ 6 & 7 \end{pmatrix} \\ 3 \begin{pmatrix} 0 & 5 \\ 6 & 7 \end{pmatrix} & 4 \begin{pmatrix} 0 & 5 \\ 6 & 7 \end{pmatrix} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 5 & 0 & 10 \\ 6 & 7 & 12 & 14 \\ 0 & 15 & 0 & 20 \\ 18 & 21 & 24 & 28 \end{pmatrix} A⊗B=(1⋅B3⋅B2⋅B4⋅B)= 1(0657)3(0657)2(0657)4(0657) = 0601857152101202410142028

性质

  1. 张量积运算不满足交换律,即 A ⊗ B ≠ B ⊗ A A \otimes B \neq B \otimes A A⊗B=B⊗A。
  2. 张量积满足结合律,即 ( A ⊗ B ) ⊗ C = A ⊗ ( B ⊗ C ) (A \otimes B) \otimes C = A \otimes (B \otimes C) (A⊗B)⊗C=A⊗(B⊗C)。
  3. 张量积满足分配律,例如 ( A + C ) ⊗ B = A ⊗ B + C ⊗ B (A + C) \otimes B = A \otimes B + C \otimes B (A+C)⊗B=A⊗B+C⊗B。

在量子计算中的应用

在量子计算中,张量积用于描述多个量子位的组合状态。例如,两个量子位的量子态 ∣ ψ 1 ⟩ | \psi_1 \rangle ∣ψ1⟩ 和 ∣ ψ 2 ⟩ | \psi_2 \rangle ∣ψ2⟩ 可以用张量积表示为 ∣ ψ 1 ⟩ ⊗ ∣ ψ 2 ⟩ | \psi_1 \rangle \otimes | \psi_2 \rangle ∣ψ1⟩⊗∣ψ2⟩,表示它们的联合量子态。

相关推荐
jackzhuoa2 分钟前
Rust 异步核心机制剖析:从 Poll 到状态机的底层演化
服务器·前端·算法
夜晚中的人海4 分钟前
【C++】模拟算法习题
c++·算法·哈希算法
花月C9 分钟前
算法 - 差分
人工智能·算法·机器学习
拆房老料9 分钟前
深入解析提示语言模型校准:从理论算法到任务导向实践
人工智能·算法·语言模型
rengang6611 分钟前
352-Spring AI Alibaba OpenAI DashScope 多模态示例
java·人工智能·spring·多模态·spring ai·ai应用编程
音视频牛哥12 分钟前
RTMP/RTSP/WebRTC/SRT/HLS/DASH/GB28181/WebTransport/QUIC协议规范深度分析
人工智能·计算机视觉·音视频·webrtc·大牛直播sdk·dash·webtransport
张较瘦_13 分钟前
[论文阅读] AI+ | AI如何重塑审计行业?从“手工筛查”到“智能决策”:AI审计的核心逻辑与未来路径
论文阅读·人工智能
不爱学英文的码字机器18 分钟前
深度解析《AI+Java编程入门》:一本为零基础重构的Java学习路径
java·人工智能·后端·重构
B站计算机毕业设计之家20 分钟前
python图像识别系统 AI多功能图像识别检测系统(11种识别功能)银行卡、植物、动物、通用票据、营业执照、身份证、车牌号、驾驶证、行驶证、车型、Logo✅
大数据·开发语言·人工智能·python·图像识别·1024程序员节·识别
晨非辰27 分钟前
《数据结构风云》递归算法:二叉树遍历的精髓实现
c语言·数据结构·c++·人工智能·算法·leetcode·面试