张量积

这是一个关于在Matlab中实现张量积的代码示例。

本软件包包含Matlab/Octave代码，用于将经过训练的SPN转换为紧凑的tSPN模型。使用tspn_iden算法演示了将SPN转换为tSPN的过程。还包括功能模块，如非重复样本的查找和推理计算。详细参考《张量列车上总和积网络的深度模型压缩和推理加速》（作者：高静云，陈聪，张宇科，金·巴瑟里尔，黄毅）。

使用Matlab计算向量的点积dot(a,b)，计算三维向量的叉积cross(a,b)，以及计算三维向量的混合积dot(cross(a,b),c)。

高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。

Java 写 TensorFlow 张量相乘的代码，结构清晰，调用方式也比较直观。用Tensor对象搞定矩阵乘法，思路跟 NumPy 有点像，但又不失 Java 的稳。适合想在 Java 项目里跑点深度学习的你，轻松集成，不用折腾太多原生 API。

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

这个 MATLAB 项目提供了一种高效的算法，用于计算任意大小的全矩阵和稀疏矩阵的克罗内克积矩阵乘法。它避免了显式构造庞大的克罗内克积矩阵，从而节省内存和计算时间。 该算法的核心思想是将向量 x 视为多维数组，并利用克罗内克积的性质，逐维应用线性变换 Q{i}。 特别地，当只涉及两个矩阵 (Q{1}, Q{2}) 和一个向量 x 时，利用恒等式 (Q{2} ⊗ Q{1}) * vec(x) = vec(Q{1} * x * Q{2}') 进行高效计算，其中 vec(x) 表示将向量 x 转换为列向量的操作。 该算法扩展了此恒等式以适应包含两个以上矩阵或具有多列的 x 的情况，提供了一种通用

笛卡尔积是指当连接条件无效或完全省略时产生的结果集，它将第一个表的所有行与第二个表的所有行进行连接。笛卡尔积通常会生成大量的行，但其结果很少有用。除非有特定需求要合并所有表的所有行，否则应始终在WHERE子句中包含有效的连接条件。

专门跑Hierarchical Tucker分解的htucker toolbox matlab，在高维张量数据时，真的是个省心又省力的利器。比起传统的Tucker分解，这套工具用层次结构来搞定庞大的数据维度，压缩率更高，计算也更快。 支持的函数挺全，从初始化、分解，到重构、剪枝、可视化都有，操作方式也 MATLAB 风——用起来跟SVD那套感觉差不多，顺手。比如要压缩一个四维张量，分分钟就能搞定，甚至还能做特征提取。 实际用下来，像图像压缩、医学影像、甚至大规模推荐系统这种场景，都能直接上手。你只要用对函数，比如htensor结构初始化，再用分解函数一跑，出来的结果还能直接丢进模型里。 哦对了

matlab点积与点商是数学和工程学中重要的概念，对于理解线性代数及其应用至关重要。