回答編集履歴
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表記ブレ
answer
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@@ -28,7 +28,7 @@
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- `c = a.dot(b)`:
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`b` が行列であれば以下の関係が成り立ちます。
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-
C_{
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+
C_{…, i, j} = Σ_k A_{…, i, k} B_{k, j}
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したがって `np.swapaxes(x, mode - 1, -1).dot(m.T)` と書くと
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A'_{i_1, …, i_{n-1}, i_N, i_{n+1}, …, i_{N-1}, j}
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:= Σ_{i_n}^{l_n} X'_{i_1, i_2, …, i_{n-1}, i_N, i_{n+1} …, i_{N-1}, i_n} M'_{i_n, j}
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@@ -37,5 +37,5 @@
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- 最後に、再び `np.swapaxes(x, mode - 1, -1)` を適用することで
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( X ⊗_n M )_{i_1, …, i_{n-1}, j, i_{n+1}, …, i_N}
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-
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40
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+
= A'_{i_1, …, i_{n-1}, i_N, i_{n+1}, …, i_{N-1}, j}
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を得ます。
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prodcut→product
answer
CHANGED
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@@ -1,7 +1,7 @@
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モードn積については知らなかったのですが、定義に従うと以下のコードになると思います。
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```python
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-
def
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+
def mode_n_product(x, m, mode):
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x = np.asarray(x)
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m = np.asarray(m)
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if mode <= 0 or mode % 1 != 0:
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