• Buradasın

    Ricci tensörü neyi ölçer?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Ricci tensörü, uzay-zamanın eğriliğini ölçer 12.
    Bu tensor, Christoffel sembolleri ve onların koordinatlara göre türevleri kullanılarak hesaplanır 2.
    Fiziksel olarak, genel görelilikte Ricci tensörü, bir nesnenin gravitasyonel gelgitler nedeniyle uzay-zaman hacminin nasıl değiştiğini tanımlar 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. sciencedirect.com
        1
      2. blog.truegeometry.com
        2
      3. math.ucr.edu
        3
      4. mathworld.wolfram.com
        4
      5. profoundphysics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Ricci akışı neden önemli?

    Ricci akışı önemlidir çünkü: 1. Geometrik Analizde Temel Bir Araç: Ricci akışı, manifoldların geometrik özelliklerini incelemek için kullanılan temel bir kavramdır. 2. Poincaré Varsayımının Çözümü: Rus matematikçi Grigori Perelman, Ricci akışını kullanarak Poincaré Varsayımını kanıtlamıştır. 3. Genel Görelilik ve Fizikle Bağlantı: Ricci akışı, Einstein'ın genel görelilik denklemlerine benzer ve fizikle derin bir bağlantıya sahiptir. 4. Renormalizasyon Grubu ile Paralellikler: Ricci akışı, fizikteki renormalizasyon grubu akışına benzer ve bu da onu teorik fizikte önemli bir konu yapar.
    5 kaynak

    Tensör hesabı nasıl yapılır?

    PyTorch'ta tensör hesabı yapmak için aşağıdaki temel işlemler kullanılabilir: 1. Toplama (add): İki tensörü toplamak için `+` operatörü veya `torch.add` fonksiyonu kullanılır. ```python tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6]) add_result = tensor1 + tensor2 # veya torch.add(tensor1, tensor2) ``` 2. Çıkarma (sub): Bir tensörü diğerinden çıkarmak için `-` operatörü veya `torch.sub` fonksiyonu kullanılır. ```python sub_result = tensor2 - tensor1 # veya torch.sub(tensor2, tensor1) ``` 3. Çarpma (mul): Element-wise çarpım için `` operatörü veya `torch.mul` fonksiyonu kullanılır. ```python mul_result = tensor1 tensor2 # veya torch.mul(tensor1, tensor2) ``` 4. Bölme (div): Bir tensörü diğerine bölmek için `/` operatörü veya `torch.div` fonksiyonu kullanılır. ```python div_result = tensor2 / tensor1 # veya torch.div(tensor2, tensor1) ``` Ayrıca, tensörlerin maksimum, minimum, ortalama ve toplam değerlerini bulmak için `torch.max`, `torch.mean`, `torch.sum` gibi fonksiyonlar da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Tensör nedir?

    Tensör, matematik, fizik ve mühendislik alanlarında sıkça karşılaşılan, çok boyutlu verileri temsil eden ve işleyen bir kavramdır. Temel özellikleri: - Boyut sayısı (derece) ile tanımlanır. - Şekli (form), her eksende kaç boyut olduğunu belirtir. - Veri tipi, tensörün taşıdığı veri türünü ifade eder (float32, uint8, float64 gibi). Tensörler, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi alanlarda büyük miktarda veriyi depolamak ve çeşitli matematiksel işlemler yapmak için temel bir yapı taşıdır.
    5 kaynak