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数值张量演算。 (英语) Zbl 1396.65091号

总结:通常的大规模离散化应用于二维或三维空间。对于更高的维度,标准方法失败了,因为数据大小随维度呈指数级增长。对于每个方向都有(n)个网格点的规则网格,空间维度(d)将生成(n ^d)个网格点数。在这种网格上定义的网格函数是阶张量的一个例子。这里,合适的张量格式很有帮助,因为它们试图用更少的参数来近似这些巨大的物体,而这些参数只在(d)中线性增加。这样,也可以处理大小为(n^d=1000^{1000})的数据。
本文介绍张量空间的代数和分析方面。主要部分涉及张量的数值表示和张量运算的数值性能。

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65楼30 其他矩阵算法(MSC2010)
15A69号 多线性代数,张量演算
65-02年 与数值分析相关的研究展览(专著、调查文章)
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