$V = \mathbb{R}^2$ に対して、テンソル積 $V \otimes V$ を考える。 $V$ の基底を $e_1,\ e_2$ とする。 線型写像 $\varphi: V \otimes V \to \mathrm{Mat}(2,\mathbb{R}^2)$ を $\varphi(e_i \otimes e_j) = (a_{pq}),\ a_{pq} = \begin{cases} 1,\ (p,q) …

https://www.agilejapan.org/2019/session/ten3-5_Honda.pdf つらいなぁ・・・。 現場スタッフの困りごとを解決するアプリを 1人で片手間で作成 なんかそんなこともやったことありますねぇ・・・。 どこも大変だなぁ・・・

Numpyのブロードキャストの挙動 - Qiita なんとなくでふーんで使ってしまう機能。element-wise な演算ができるように小さい方を次元拡張するという感じかな。(結局まともに読まない)