第零階張量 (r = 0) 為純量 (Scalar)，第一階張量 (r = 1) 為向量 (Vector)， 第二階張量 (r = 2) 則成為矩陣 (Matrix)。 例如，对于3维空间，r=1时的张量为此向量：(x,y,z)^T。由於變換方式的不同，張量分成協變張量 (Covariant Tensor，誌標在下者)、反變張量 (Contravariant Tensor，誌標在上者)、 混合張量 (誌標在上者和誌標在下者都有者) 三類。

在數學裡，張量是一種幾何实体，或者说廣義上的「數量」。張量概念包括純量、矢量和線性算子。張量可以用坐標系統来表达，记作純量的数组，但它是定义为「不依赖于参照系的选择的」。張量在物理和工程學中很重要。例如在扩散张量成像中，表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。可能最重要的工程上的例子就是应力张量和应变张量了，它们都是二阶张量，对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

第零階張量 (r = 0) 為純量 (Scalar)，第一階張量 (r = 1) 為向量 (Vector)， 第二階張量 (r = 2) 則成為矩陣 (Matrix)。 例如，对于3维空间，r=1时的张量为此向量：(x,y,z)^T。由於變換方式的不同，張量分成協變張量 (Covariant Tensor，誌標在下者)、反變張量 (Contravariant Tensor，誌標在上者)、 混合張量 (誌標在上者和誌標在下者都有者) 三類。

在數學裡，張量是一種幾何实体，或者说廣義上的「數量」。張量概念包括純量、矢量和線性算子。張量可以用坐標系統来表达，记作純量的数组，但它是定义为「不依赖于参照系的选择的」。張量在物理和工程學中很重要。例如在扩散张量成像中，表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。可能最重要的工程上的例子就是应力张量和应变张量了，它们都是二阶张量，对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。