Tensor product，即多维数组的乘法，遵循爱因斯坦求和法则进行多维Matlab数组的乘积，其中重复索引项进行求和。

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简介：
爱因斯坦求和约定被应用于多维Matlab数组的计算，具体涉及重复索引的求和操作。该工具支持多种索引类型，包括外部产品、内部产品、单身尺寸以及页数。例如，可以利用以下代码进行测试：A = rand(5,1,4,8); B = rand(4,10,5); R = 张量积(jzgi, A, gxki, B, kjg); 外部索引使用“i”、“j”，内部索引使用“k”，页面索引使用“g”，单例索引使用“x”、“z”，并且张量积R的大小为[10,1,5,8]。输入参数包括：-ind_R：包含输出索引的字符串描述-A：（非空）多维Matlab数组-ind_A：指定数组A索引的字符串-B：（非空）多维Matlab数组-ind_B：指定数组B索引的字符串。该版本的兼容性基于Matlab内置函数pagemtimes，在Matlab R2020b版本中得以应用。为了在较早版本的Matlab中实现此功能，需要在示例代码中注释或取消注释tensorproduct_core的主体。

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Tensor Product - 多维数组的乘法：依据爱因斯坦求和约定的MATLAB中多维数组的乘积，重复索引自动求和-MATLAB开发

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本项目提供了基于爱因斯坦求和约定的MATLAB函数，实现多维数组间的高效张量积运算，自动处理重复索引并进行求和操作。爱因斯坦求和约定在多维MATLAB数组中的实现包括对重复索引的求和操作。此方法支持多种情况： - 外部产品、内部产品、单一尺寸及页面维度。例如，设A为一个5×1×4×8大小的随机数数组，B是一个4×10×5大小的随机数数组，则可以通过以下方式计算张量积： ```matlab R = tensorproduct(jzgi, A, gxki, B, kjg); ``` 这里，“i”和“j”为外部索引；“k”为内部索引；“g”代表页面维度，而x和z则表示单一尺寸。最终结果R的大小将为10×1×5×8。输入参数包括： - ind_R：输出数组中的字符串形式的指标 - A：非空多维MATLAB数组 - ind_A: 数组A中各维度对应的字符索引 - B：非空多维MATLAB数组 - ind_B: 数组B中各维度对应的字符索引此实现利用了在Matlab R2020b版本以后引入的内置函数pagemtimes。对于更早版本的Matlab，需要手动指定注释或取消注释tensorproduct_core主体来使用这个功能。

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食物品种：

水果1：{$f[fruits1]}

水果2：{$f[fruits2]}

水果3：{$f[fruits3]}

蔬菜：{$vo[vegetables]}

``` 执行这段代码后，模板将输出每个主元素中的水果和蔬菜信息。此外，`Volist` 标签支持许多其他属性来进一步定制循环行为。例如： - `offset` 用于设置起始索引。 - `length` 控制返回的数组长度。 - `empty` 处理空值情况。通过掌握并熟练使用这些功能强大的工具和技术，开发者可以更有效地构建动态网页，并提高项目开发效率和灵活性。

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