Rank-1张量近似方法及其在缩减方面的应用
摘要：在各种应用中，因为规范多项式（CP）张量分解具有吸引力，所以设计了几种算法来计算它，但仍然缺乏高效的算法。基于连续秩-1逼近的迭代除法算法可以用来执行此任务，因为后者比较容易计算。首先，我们提出了一种在三维张量中表现比标准高阶奇异值分解（HOSVD）更好的代数秩-1逼近方法。其次，我们提出了一种改进任何其他秩-1逼近方法的新的迭代秩-1逼近算法。第三，我们描述了一个概率框架，用于研究基于连续秩-1逼近的除法CP分解（DCPD）算法的收敛性。然后，一组计算实验验证了理论结果，并表明与其他算法相比，DCPD算法的效率更高。
作者：Alex Pereira da Silva, Pierre Comon, and Andre Lima Ferrer de Almeida
论文ID：1508.05273
分类：Numerical Analysis
分类简称：cs.NA
提交时间：2015-08-24