Tensor
Tensor adalah Matriks berdimensi-N :
- Skalar adalah tensor 0 dimensi
- Vektor adalah tensor 1 dimensi
- Matriks adalah tensor 2 dimensi
Tensor adalah generalisasi Vektor dan Matriks ke dimensi yang lebih tinggi.
| skalar | Vektor | ||||||||||||||||||||||||||
| 1 |
|
||||||||||||||||||||||||||
| Matriks | Tensor | ||||||||||||||||||||||||||
|
|
Peringkat Tensor
Jumlah arah yang dapat dimiliki tensor dalam ruang dimensi- N , disebut Rank dari tensor.
Pangkat dilambangkan dengan R .
Skalar adalah bilangan tunggal. R = 0 .
- Ini memiliki 0 Sumbu
- Ini memiliki Peringkat 0
- Ini adalah Tensor 0-dimensi
Vektor adalah deretan angka. R = 1 .
- Memiliki 1 Sumbu
- Ini memiliki Peringkat 1
- Ini adalah Tensor 1 dimensi
Matriks adalah array 2 dimensi. R = 2 .
- Memiliki 2 Sumbu
- Ini memiliki Peringkat 2
- Ini adalah Tensor 2 dimensi
Tensor Nyata
Secara teknis, semua hal di atas adalah tensor, tetapi ketika kita berbicara tentang tensor, kita biasanya berbicara tentang matriks dengan dimensi lebih besar dari 2 ( R > 2 ).
Aljabar Linier dalam JavaScript
Dalam aljabar linier, objek matematika yang paling sederhana adalah Skalar :
const scalar = 1;
Objek matematika sederhana lainnya adalah Array :
const array = [ 1, 2, 3 ];
Matriks adalah Array 2 Dimensi :
const matrix = [ [1,2],[3,4],[5,6] ];
Vektor dapat ditulis sebagai Matriks dengan hanya satu kolom:
const vector = [ [1],[2],[3] ];
Vektor juga dapat ditulis sebagai Array :
const vector = [ 1, 2, 3 ];
Tensor adalah Array N-dimensi :
const tensor = [ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ];
Operasi Tensor JavaScript
Pemrograman operasi tensor dalam JavaScript, dapat dengan mudah menjadi spageti loop.
Menggunakan perpustakaan JavScript akan menghemat banyak sakit kepala.
Salah satu library yang paling umum digunakan untuk operasi tensor disebut tensorflow.js .
Penambahan Tensor
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// Tensor Addition
const tensorAdd = tensorA.add(tensorB);
// Result [ [2, 1], [5, 2], [8, 3] ]
Pengurangan Tensor
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]);
const tensorB = tf.tensor([[1,-1], [2,-2], [3,-3]]);
// Tensor Subtraction
const tensorSub = tensorA.sub(tensorB);
// Result [ [0, 3], [1, 6], [2, 9] ]
Pelajari lebih lanjut tentang Tensorflow...