Python 实现高效的张量代数运算：张量积与张量链的优化 各位朋友，大家好。今天我们来探讨如何在 Python 中高效地实现张量代数运算，特别是张量积（Tensor Product）和张量链（Tensor Chain）的优化。张量代数是现代科学计算，尤其是机器学习和深度学习的基础。虽然 Python 提供了像 NumPy 和 TensorFlow 这样的强大库，但深入理解其底层机制并进行针对性优化仍然至关重要，尤其是在处理大规模张量时。 1. 张量积（Tensor Product）的基础与挑战 张量积，也称为克罗内克积（Kronecker product），是一种将两个张量组合成一个更高维张量的运算。对于两个张量 A（形状为 (m, n)）和 B（形状为 (p, q)），它们的张量积 A ⊗ B 的形状为 (mp, nq)。 公式： (A ⊗ B)(i, j) = A(i//p, j//q) * B(i%p, j%q) 简单示例： import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[0, 5], [6, 7 …