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应用程序的核心(用Python编写并使用NumPy)我需要旋转4阶张量.实际上,我需要多次旋转很多张量,这是我的瓶颈.我的天真实现(下面)涉及八个嵌套循环似乎相当慢,但我看不到一种方法来利用NumPy的矩阵运算,并希望加快速度.我有一种感觉,我应该使用np.tensordot,但我不知道如何.

在数学上,旋转张量,T的元素"由下式给出:T" _IJKL =Σ克_IA克_JB克_KC克_LD Ť _ABCD与和被过在右手侧上的重复指数.T和Tprime是3*3*3*3个NumPy阵列,旋转矩阵g是3*3 NumPy阵列.我执行缓慢(每次通话约0.04秒)如下.

#!/usr/bin/env python

import numpy as np

def rotT(T, g):
    Tprime = np.zeros((3,3,3,3))
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            for k in range(3):
                for l in range(3):
                    for ii in range(3):
                        for jj in range(3):
                            for kk in range(3):
                                for ll in range(3):
                                    gg = g[ii,i]*g[jj,j]*g[kk,k]*g[ll,l]
                                    Tprime[i,j,k,l] = Tprime[i,j,k,l] + \
                                         gg*T[ii,jj,kk,ll]
    return Tprime

if __name__ == "__main__":

    T = …