ЗАСТОСУВАННЯ ТЕНЗОРНОЇ АЛГЕБРИ В ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОМУ ЧИСЛЕННІ БАГАТОВИМІРНИХ ВІДОБРАЖЕНЬ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31110/fmo2024.v39i3-03

Ключові слова:

похідна, диференціал, лінійний простір, лінійний оператор, вектор-функція, матриця, тензорний добуток, білінійне відображення, квадратична форма

Анотація

Формулювання проблеми. Відомо формули, за якими можна знайти похідну кожного елемента багатовимірного відображення. При цьому досить рідко на практиці використовують матрицю Якобі - першу його похідну, матрицю Гессе – другу похідну скалярної функції кількох змінних, тощо. В той самий час застосування матриць як технічного апарата при розв’язуванні подібних задач виявляється зручним і ефективним. На цьому шляху все ж виникають труднощі, наприклад, при матричному запису похідної від матриці. Виявляється, що для адекватного опису подібних конструкцій варто використовувати тензорні добутки матриць, де разом зі звичайними матрицями та векторами працюють з формальним вектором - лінійним оператором, елементами якого є оператори частинних похідних. При цьому формули для похідної довільного і диференціалу порядку від вектор-функції стають зрозумілими і прозорими.

Матеріали і методи. Для дослідження похідних високих порядків багатовимірних відображень широко використовується метод тензорних (кронекерівських) добутків матриць. При цьому похідна довільного порядку вектор-функції визначається як тензорний степінь формального диференціального оператора першого порядку – транспонованого вектора-градієнта. Дія таких тензорних виразів на вектор-функцію дає її похідну відповідного порядку. Це дає змогу описати мовою матриць конструкцію похідних, що на якісному рівні відрізняється від знаходження частинних похідних від кожної компоненти багатовимірного відображення. 

Результати. За допомогою використання тензорних добутків матриць доведено і детально виписано формули для першої і другої похідних вектор-функцій, а також вказано, як знаходиться похідна довільного порядку. В класичних курсах математичного аналізу, як правило, виписуються матриця Якобі багатовимірного відображення і матриця Гессе (друга похідна) скалярнозначної функції багатовимірного аргументу. В пропонованій статті показано алгоритм знаходження довільної похідної як оператора, що діє в тензорному добутку лінійних просторів, що дає змогу краще усвідомити цю важливу конструкцію математичного аналізу.

Висновки. Широке застосування тензорних операцій, в яких діє також формальний вектор-оператор похідної першого порядку виявляється дуже ефективним. Більш того, на цьому шляху вдається показати структуру, з’ясувати, елементами яких лінійних просторів є похідні. На цьому шляху зразу вдається одержати усі похідні шуканого порядку, а не кожну частинну похідну окремо.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

Abraham, R., Marsden, J.E., & Ratiu, T. (1998). Manifolds, Tensor Analysis, and Applications, 2nd edition, SpringerVerlag, N.Y. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1029-0

Aja-Fernandez, S., García, R. L., Tao, D., Li, X. (ed.) (2009). Tensors in Image Processing and Computer Vision. Series: Advances in Pattern Recognition, Springer-Verlag, London (e.g. see : A review of tensors and tensor signal processing, by L. Cammoun et al.) https://doi.org/10.1007/978-1-84882-299-3

Bokhonov, Yu. (2022). Liniyna alhebra: Kurs lektsiy: kurs lekts. dlya stud. spetsialʹnosti 122 «Kompʺyuterni nauky» / KPI im. Ihorya Sikorsʹkoho. Kyyiv. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47625

Bokhonov, Yu. (2021). Matematychnyy analiz. Chastyna 2. Dyferentsialʹne chyslennya funktsiy kilʹkokh diysnykh zminnykh. Intehraly, shcho zalezhatʹ vid parametra: navch. posib. dlya stud. spetsialʹnosti 122 «Komp’yuterni nauky» / KPI im. Ihorya Sikorsʹkoho. Kyyiv . https://ela.kpi.ua/handle/123456789/56825

Hardy, Y., & Steeb, W. ·(2019). Matrix Calculus, Kronecker Product And Tensor Product. A Practical Approach To Linear Algebra, Multilinear Algebra And Tensor Calculus With Software Implementations.

Itskov, M. (2009). Tensor Algebra and Tensor Analysis for Engineers. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93907-8

Lancaster, P., & Tismenersky, M. (1985). The Theory of Matrices with Applications. Academic Press, New York.

Madill, D.R. (1998). Tensor Products and Matrix Calculus. Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo.

Marcus, M., & Minc, H. (1992). A Survey of Matrix Theory and Matrix Inequalities. Courier Corporation.

Nguyen-Schäfer, H., & Schmidt, J-Ph. (2014). Springer-Verlag Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-43444-4

Завантаження

Опубліковано

30.06.2024

Як цитувати

Бохонов, Ю. (2024). ЗАСТОСУВАННЯ ТЕНЗОРНОЇ АЛГЕБРИ В ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОМУ ЧИСЛЕННІ БАГАТОВИМІРНИХ ВІДОБРАЖЕНЬ. Фізико-математична освіта, 39(3), 24-30. https://doi.org/10.31110/fmo2024.v39i3-03

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають