ベクトルとテンソル

ベクトルとテンソルは、物理学、工学、そして機械学習において、量やデータを表現するための基本的な数学的概念です。

📊 テンソル（Tensor）

テンソルは、スカラーやベクトルを一般化した概念であり、PyTorchを含むディープラーニングライブラリにおいてデータの基本構造として使われます。

直感的な定義:
- データを格納する多次元配列（コンテナ）です。
次元（階数 / Rank）:
- テンソルの次元は、そのインデックスの数、または配列のネストの深さで定義されます。

階数 (Rank)	名称	例
0	スカラー (Scalar)	単一の数値 (例: 5, $-1.2$ )
1	ベクトル (Vector)	1次元配列 (例: $[1, 2, 3]$ )
2	行列 (Matrix)	$\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}$
3以上	高階テンソル	3次元以上の配列 (例: $256 \times 256$ のRGB画像は $256 \times 256 \times 3$ の3階テンソル)

PyTorchでの役割: PyTorchでは、入力データ、中間計算結果、モデルの重みなど、すべてのデータがテンソルとして扱われます。テンソルは、CPUだけでなくGPUでの高速な計算を可能にします。

➡️ ベクトル（Vector）

ベクトルは、**テンソルの特殊なケース（1階テンソル）**であり、大きさと方向の両方を持つ量を表します。

数学的な定義:
- 順序付けられた数のリスト（1次元配列）です。
- 例えば、2次元空間のベクトル $\vec{v} = (x, y)$ は、原点から点 $(x, y)$ に向かう矢印として表現されます。
物理的な意味:
- 力、速度、加速度など、方向が重要な量に使われます。
機械学習での意味:
- **特徴量（Feature）**を表現するのに使われます。例えば、ある人物の年齢、身長、体重を並べたものはベクトルです。

🔄 両者の関係

特徴	ベクトル	テンソル
階数 (Rank)	1	0以上 (スカラー、ベクトル、行列など全てを含む)
概念	大きさと方向を持つ量、または1次元配列	多次元配列を一般化したもの
機械学習での役割	個々のデータポイントの特徴量	すべてのデータ、重み、勾配の基本データ構造

ベクトルはテンソルの一種であり、特に1階のテンソルのことを指します。テンソルは、より高次元の複雑なデータを扱うために、ベクトルや行列を包括的に拡張した概念だと理解すると良いでしょう。

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	SSG6M80Aシリーズマルチチャネル・コヒーレント・マイクロ波信号発生器主な特長・最大周波数 13.6 GHz/20 GHz ・出力周波数分解能最大0.001 Hz ・位相ノイズ < -136 dBc/Hz @ 1 GHz、オフセット 10 kHz（測定値）・コヒーレントモード、搬送周波数 = 10 GHz、周囲温度変動 ±2℃、観測時間 5時間、位相変動 < 1.5° ・チャンネル間の周波数、振幅、位相を個別に調整可能。単一デバイスチャンネル同期および複数デバイスチャンネル位相同期をサポート。位相メモリ機能搭載・アナログ変調、パルス変調（オプション）・Coming soon

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	SNA6000A Series Vector Network Analyzer Key Features ・Frequency Range: 100 kHz ~ 50 GHz ・Dynamic Range: 135 dB ・IF Bandwidth Range: 1 Hz ~ 10 MHz ・Output Power Setting Range: -60 dBm ~ +20 dBm ・Supports 4-port (2-source) S-parameter measurements, differential (balanced) measurements, time-domain analysis, scalar mixer measurements, etc. ・Optional accessories include electronic calibration kits, switch matrix, and mechanical switches. ・Coming soon