C++ 如何计算本征函数中张量的外积？

在eigen中，使用以下方法可以很容易地进行张量收缩：

Tensor<double, 1> tensor1;
Tensor<double, 2> tensor2;

// fill with data so that
// tensor1 is of dimensions [10] and tensor2 of dimensions [5,10]

std::array<Eigen::IndexPair<int>, 1> product_dims1 = { IndexPair<int>(1, 0) };

auto tensor = tensor2.contract(tensor1, product_dims1);

// now tensor is of dimensions [5]

如果必要的话，我可以很容易地编写这样一个方法，但是我感觉如果我使用本机的本征方法，它会更加优化。我还希望能够使用GPU的支持，这是很容易与伊根如果你使用本机方法

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谢谢。

您可以通过重塑输入张量，用额外的一维张量填充维度，然后在新维度上广播，来实现外积

对于两个秩2和一个秩4张量，你有

C_ijkl=A_ij*B_kl

它看起来像：

#include <Eigen/Core>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>

using namespace Eigen;

int main() {

Tensor<double, 2> A_ij(4, 4);
Tensor<double, 2> B_kl(4, 4);
Tensor<double, 4> C_ijkl(4, 4, 4, 4);

Tensor<double, 4>::Dimensions A_pad(4, 4, 1, 1);
array<int, 4> A_bcast(1, 1, 4, 4);

Tensor<double, 4>::Dimensions B_pad(1, 1, 4, 4);
array<int, 4> B_bcast(4, 4, 1, 1);

C_ijkl = A_ij.reshape(A_pad).broadcast(A_bcast) * 
         B_kl.reshape(B_pad).broadcast(B_bcast);

}

#包括
#包括
使用名称空间特征；
int main（）{
张量A_ij（4,4）；
张量B_-kl（4,4）；
张量C_ijkl（4,4,4,4）；
张量：量纲A_垫（4,4,1,1）；
数组A_bcast（1,1,4,4）；
张量：维数B_-pad（1,1,4,4）；
阵列B_bcast（4,4,1,1）；
C_ijkl=A_ij.重塑（A_pad）.广播（A_bcast）*
B_kl.整形（B_pad）.广播（B_bcast）；
}

解决方案可能太简单了：你必须在没有索引的情况下收缩

Eigen:：数组空索引列表={}；
张量A_ij（4,4）；
张量B_-kl（4,4）；
张量C_ijkl=A_ij.契约（B_kl，空索引列表）；

你试过

*

操作符吗？@Kerrek这不管用，请看这里：这对我很管用，谢谢！

#include <Eigen/Core>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>

using namespace Eigen;

int main() {

Tensor<double, 2> A_ij(4, 4);
Tensor<double, 2> B_kl(4, 4);
Tensor<double, 4> C_ijkl(4, 4, 4, 4);

Tensor<double, 4>::Dimensions A_pad(4, 4, 1, 1);
array<int, 4> A_bcast(1, 1, 4, 4);

Tensor<double, 4>::Dimensions B_pad(1, 1, 4, 4);
array<int, 4> B_bcast(4, 4, 1, 1);

C_ijkl = A_ij.reshape(A_pad).broadcast(A_bcast) * 
         B_kl.reshape(B_pad).broadcast(B_bcast);

}