這里所謂的張量和黎曼那里的張量是不一樣的,那個張量更多的用在物理上,這個張量就是矩陣的擴展。比如零階張量就是數,一階張量就是向量,二階張量就是矩陣,三階四階就是更高維的數的集合。這個領域現在在數學上還都是很新的東西,矩陣的秩我們都知道怎么求,但是三維的張量或更高維的張量的秩現在在數學上也沒有結果。至於張量的奇異值分解也只是也只是用很早的如用HOSVD來處理,我感覺這並不完全合適,新的分解算法就連老美也都沒研究出來,從二維到多維的確有很多基礎的理論都不適用了,像兩個張量相乘這樣基礎的算法,現在雖然有,但我感覺也不是通用的,還要繼續改進。
下面就是我看的一篇論文的張量相乘和分解方法,她的理論也可能不正確,不過這種新領域,大家都是在探索。
論文在這里:http://www.cs.tufts.edu/tech_reports/reports/2010-5/report.pdf,他主要介紹的是T-svd,T-svd分解后合成的只是原張量的一個近似結果,而T-QR就能得到一個准確的結果,所以我這里用了T-QR。以Matlab角度來看T-SVD和T-QR的代碼其實是很類似的。
main.m
clear all; close all; clc; n1=3; n2=3; n3=3; A(:,:,1)=[10 23 34;43 55 63;72 85 96]; A(:,:,2)=[24 17 35;52 36 55;81 94 75]; A(:,:,3)=[65 16 52;21 47 78;92 33 43]; %A=imread('s.jpg'); D=fft(A,[],3); for i=1:n3 [q r]=qr(D(:,:,i)); %[u s v]=svd(D(:,:,i)); Q(:,:,i)=q; R(:,:,i)=r; %S(:,:,i)=s; end Q=ifft(Q,[],3); R=ifft(R,[],3); %S=ifft(S,[],3); B(:,:,1)=eye(n1,n2); B(:,:,2)=zeros(n1,n2); B(:,:,3)=zeros(n1,n2); %c=mul(mul(U,S),transpos(V)); c=mul(Q,R);
mul.m 張量相乘,論文第七頁3.3的那個公式
function c=mul(a,b) [a_n1 a_n2 a_n3]=size(a); [b_n1 b_n2 b_n3]=size(b); c=zeros(a_n1,b_n2,a_n3); A=cell(a_n3,1); B=cell(b_n3,1); for i=1:a_n3 A{i}=a(:,:,i); B{i}=b(:,:,i); end index_up=zeros(1,a_n3); index_down=zeros(1,a_n3); for i=1:a_n3 index_up(i)=a_n3-i+1; index_down(i)=i; end s=cell(a_n3,a_n3); for i=1:a_n3 for j=1:a_n3 if i==j s{i,j}=A{1}; end if j>i s{i,j}=A{index_up(j-i)}; end if j<i s{i,j}=A{index_down(i-j+1)}; end end end re=cell(a_n3,1); for i=1:a_n3 re{i}=zeros(a_n1,b_n2); end for i=1:a_n3 for j=1:a_n3 for k=1:1 re{i,k}=re{i,k}+s{i,j}*B{j,k}; end end end for i=1:a_n3 c(:,:,i)=re{i}; end end
transpos.m 張量求轉置,論文第十頁example3.15的公式
function a=transpos(b) [n1 n2 n3]=size(b); a=zeros(n2,n1,n3); for i=1:n3 a(:,:,i)=b(:,:,i)'; end end