最近简单看了看Google的TensorNetwork，简单记录一下。
1，Node，点
2，Edge，边，附属于某个点
例如：
import numpy as np import tensornetwork as tn # 构造一个一维张量，即一维Node，只有一个Edge qubit1 = tn.Node(np.array([1, 0], dtype=complex) # Node的边 qubit1[0] # 再构造一个二维的Node Hadmard = np.zeros((2, 2), dtype=complex) Hadmard[0][0] = 1 / np.sqrt(2) Hadmard[0][1] = 1 / np.sqrt(2) Hadmard[1][0] = 1 / np.sqrt(2) Hadmard[1][1] = -1 / np.sqrt(2) Hadmard = tn.Node(Hadmard) # 二维的Node有两条Edge Hadmard[0] Hadmard[1] # 将两个Node的边连起来，构成一条新的边，并且进行缩并 Edge1 = qubit[0] ^ Hadmard[0] ans = tn.contract(Edge1) # 得到的ans只有一条Edge print(ans.tensor)
如果Node之间有多条边，也可以用如下的方法：
import numpy as np import tensornetwork as tn # 构造一个四阶的Node Node1 = np.ones((2,2,2,2), dtype=complex) # 再构造一个三阶的Node Node2 = np.ones((2,2,2), dtype=conplex) # 有两条边将这两个Node连在一起 Edge1 = Node1[0] ^ Node2[1] Edge2 = Node1[3] ^ Node2[2] # 方法一：依次进行连接 # tn.contract(Edge1) # ans = tn.contract(Edge2) # 方法二 ans = Node1 @ Node2
