3、Index Objects （索引对象）
一个张量索引对应于一个特定的向量空间的概念被编码在分配给一个索引对象的唯一id号中：
i = Index(4)
@show i # prints: i = (dim=4|id=577)
因为每次构建一个索引时都会分配一个新的id，所以其他单独构建的索引对象即使具有相同的维度，也不会将它们与i进行比较
j = Index(4)
j != i # true
换句话说，比较操作（==，！=）需要两个索引对象具有相同的id，以便它们的完全相等。
为了丰富索引系统，还可以向索引中添加标签
s = Index(3,"s,Site")
要使索引对象的比较结果相等，它们必须具有相同的标记和相同的id号。
4、The ITensor Product Operator (∗) （ITensor乘积算符 * ）
正如张量图统一了许多概念一样，ITensor乘积算子*也同样将许多操作统一为一个操作：
一个外积的一个简单例子是两个不共享共同索引的两个向量的乘积：
v = ITensor(i)
w = ITensor(j)
x = v * w
使用*运算符计算内积结果的标量指数没有指数，如下例所示（注意，索引不需要在相同的顺序，结果是正确的）：
A = ITensor(i,j,k)
B = ITensor(k,i,j)
C = A * B
x = scalar(C)
使用scalar函数可以输出标量函数的值。
最后，为了说明张量收缩的情况，其中只有一些指数相加，我们可以使用下面的例子：
T = ITensor(i,j,k)
M = ITensor(k,n)
R = T * M
在上面的例子中，要获得正确的结果，用户所需要知道的是T和M共享一个索引。
除了收缩正则张量外，*算子还可以与特殊构造的张量一起使用来操纵张量指数。下面是一个δ算符
A = ITensor(k,j)
A = A * delta(k,i)
@show hasind(A,i) # true
或者用如下方式分割一个张量，
B = ITensor(k)
B = B * delta(k,i,j)
（Ps: 虽然我觉得上图左边画的有些不对劲，不过意思可以理解）
另一个特殊张量类型的例子是组合算符。当与另一个ITensor收缩时，一个组合器将多个索引合并为一个索引。
T = ITensor(i,j,k)
C = combiner(i,j)
cT = C * T
用共轭操作来取乘积来反转这个操作
julia> Ddag = dag(D)
ITensor ord=3 (dim=9|id=309|"CMB,Link") (dim=3|id=350|"i") (dim=3|id=907|"j,jj,jjj")
NDTensors.Combinerjulia> E = A*D
ITensor ord=2 (dim=3|id=323|"k") (dim=9|id=309|"CMB,Link")
NDTensors.Dense{Float64, Vector{Float64}}julia> E
ITensor ord=2 (dim=3|id=323|"k") (dim=9|id=309|"CMB,Link")
NDTensors.Dense{Float64, Vector{Float64}}julia> E*Ddag
ITensor ord=3 (dim=3|id=323|"k") (dim=3|id=350|"i") (dim=3|id=907|"j,jj,jjj")
NDTensors.Dense{Float64, Vector{Float64}}
