Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2504.04989

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2504.04989 (math)
[提交于 2025年4月7日 ]

标题: 随机块Krylov方法用于截断张量SVD的逼近

标题: Randomized block Krylov method for approximation of truncated tensor SVD

Authors:Malihe Nobakht Kooshkghazi, Salman Ahmadi-Asl, Andre L. F. de Almeida
摘要: 本文致力于研究块Krylov子空间方法在截断张量奇异值分解(T-SVD)逼近中的应用。 提出了所提出的随机方法的理论结果。 进行了使用合成数据和真实数据的几个实验,以验证所提出的随机方法的有效性和可行性,数值结果表明该方法提供了有希望的结果。 给出了所提出方法在数据补全和数据压缩中的应用。
摘要: This paper is devoted to studying the application of the block Krylov subspace method for approximation of the truncated tensor SVD (T-SVD). The theoretical results of the proposed randomized approach are presented. Several experimental experiments using synthetics and real-world data are conducted to verify the efficiency and feasibility of the proposed randomized approach, and the numerical results show that the proposed method provides promising results. Applications of the proposed approach to data completion and data compression are presented.
主题: 数值分析 (math.NA)
引用方式: arXiv:2504.04989 [math.NA]
  (或者 arXiv:2504.04989v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.04989
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Salman Ahmadi-Asl [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 4 月 7 日 12:13:47 UTC (2,140 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-04
切换浏览方式为:
cs
math
math.NA

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号