• 3.Tensors For Beginners- Forward and Backward Transformations


    张量在不同坐标系之间来回移动的规则究竟如何。

    之前说过,张量在坐标系变化下是不变的,故了解如何在坐标系之间来回移动对理解张量很重要。

    Forward:旧基 到 新基

    old basis:旧基

    这是在二维坐标系下的两组基。

    线性代数中的基: 向量空间V中的一组向量 若满足:
    1)线性无光
    2)向量中间V中的任何一个向量 都可由 该组向量 线性表出,
    则称该组向量为 向量空间V的 一组基

    前向变换(Forward):从旧基转移到新基

    如何转移?

    --------------利用旧基向量 构建 新基向量

    用旧基的线性组合来表示新基

    可将这四个系数存储到一个2 x 2的矩阵F中,

    矩阵F就是正向变换。

    后向变换(Backward):从新基转移到旧基

    知道这个矩阵B后,就知道如何进行后向转换了,如何从新基转移到旧基

    把向前转换 和 向后转换 两个矩阵进行相乘, F*B= E

     

    解释:
    new(\tilde e_{1},\tilde e_{2})^{T} = F( e_{1}, e_{2})^{T}

    两边左乘F^{-1}

    F^{-1} * new(\tilde e_{1},\tilde e_{2})^{T} = ( e_{1}, e_{2})^{T}

    ( e_{1}, e_{2})^{T} = F^{-1} * new(\tilde e_{1},\tilde e_{2})^{T}

    F^{-1} 就是上边的 B矩阵

    这是二维的例子。

    现推广到n维,

    也是类似的,有n个旧基:e_{1} , e_{2} ...e_{n},n个新基\tilde e_{1} , \tilde e_{2} ...\tilde e_{n}

    向前转换:Forward

    但这么多方程看起来有点烦人, 

    试试用公式简化

    观察一下上图,就能写出下式:

    一个新基 由 旧基中的所有向量的线性组合表示

    该公式总结了上述的所有方程。

    后向变换:Backward 

    也是类似的

    用新基的所有向量的线性组合来表示 旧基中的任一向量

    并把这些系数写到一个 n x n的矩阵B中

    同样的道理,可以用一个公式来总结 上述n个方程。

    对于获得的两个矩阵,我们如何证明它们是互逆的?

    观察上面最底下的这个式子, 其不就是在用 n个旧基向量的求和 来 构建一个 旧基向量吗,

    那么中间那部门应该等于多少?

    当然是 k==i 时,中间那部分就为1, 当 k ≠ i 时,中间那块为0.

    这种 if i = k,就为1; if i≠k,就为0; 是普遍现象,我们把它称为Kronecker Delta

    就是表示出一个单位矩阵

    解释:
    \(new(\tilde e_{1},\tilde e_{2}...\tilde e_{n})^{T} = F( e_{1}, e_{2}...e_{n})^{T}\)

    两边左乘F^{-1}

    \(F^{-1} * new(\tilde e_{1},\tilde e_{2}...\tilde e_{n})^{T} = ( e_{1}, e_{2}...e_{n})^{T}\)

    \(( e_{1}, e_{2}...e_{n})^{T} = F^{-1} * new(\tilde e_{1},\tilde e_{2}...\tilde e_{n})^{T}\)

    F^{-1} 就是上边的 B矩阵

     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_67497686/article/details/133521951