GR:tensor

本文探讨了张量的基本概念及其运算,包括张量的缩并、指标的升降、对称性和反对称性的分解等内容,并提供了相关的练习题帮助读者更好地理解和掌握张量的知识。

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3.张量的缩并(Contradictions)

Ai1...ipj1...jqAi1...ip1λj1...jq1λ=Bi1...ip1j1...jq1

最简单的情况:
C:VVk,f,v=f(v)

T=Tijeiej,
C(T)=Tjiej(ei)=Tii=T11+T22+...Tnn

练习1:证明Bv=Aivi是协变张量;
补充一点:对于协变张量Aij(y(x))=xiyixjyjAij(x),简单的例子就是函数的导数if,在坐标变换xiyi以后jf¯(y(x))=jf(x(y))=if(xiyj);对于反变张量Bij=Bijyixiyjxj,一个简单的例子就是曲线的切向量x˙iy˙i,变换后的y˙j=(yjxi)x˙i;证明本题:Aiji=Aijixjyjxiyiyixi=Aijixjyj
练习2:证明AijiAiij是不一样的张量。可以举反例:A111=1,A112=2,A121=3,A122=4,A211=5,A212=6,A221=7A222=8显然的:Ai1i=7,Aii1=8
练习3 :证明VVL(V)是同构的。(ei,ej)Eij
4.指标的升降
(2)对偶:Vμ=gμνVν,Aμ=gμνAν
(3)同构关系
VvVv,

(4)
gμλgλν=δμν

5.对称和反对称Tij(0,2)tensor将其分解成对称和反对称:
Tij=12(Tij+Tji)+12(TijTji)=T(ij)+T[ij]

T(ijk)=13!(Tijk+Tikj+Tjik+Tjki+Tkij+Tkji)

T[ijk]=13!(TijkTikjTjik+Tjki+TkijTkji)

练习:试着证明:如果对于每个余向量Uμ都有Uμ1Aμ1..μpν1..νq(p1,q)阶张量,那么A(p,q)张量。
权重是ω的张量密度:
3.55
练习:证明T¯是密度权重为ω的张量iff T¯=gω/2T其中T是张量。
练习:写一篇关于Lieve-Civita符号ϵijkl性质的综述。
练习:证明
14!ϵijkldxidxjdxkxdl=gd4x(3.103)

练习:
ds2=R2(dθ2+sinθ2dϕ2)(3.125)

例子:schwar metric(3.135)
下一次从3.9开始

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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