A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Hierarchische Tensordarstellung
In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Tensorformat vorgestellt und eingehend analysiert. Das hierarchische Format verwendet einen binären Baum, um den Tensorraum der Ordnung d mit einer geschachtelten Unterraumstruktur zu versehen. Der Speicheraufwand für diese Darstellung ist von der Größenordnung O(dnr + dr^3), wobei n den Speicheraufwand in den Ansatzräumen kennzeichnet und r ein Rangparameter ist, der durch die Dimensionen der geschachtelten Unterräume bestimmt wird. Das hierarchische Format umfasst verschiedene Standardformate zur Tensordarstellung wie das kanonische oder r-Term-Format und die Unterraum-/Tucker-Darstellung. Die in dieser Arbeit entwickelte zugehörige Arithmetik inklusive mehrerer Approximationsmethoden basiert auf stabilen Methoden der Linearen Algebra, insbesondere die Singulärwertzerlegung und die QR-Zerlegung sind von zentraler Bedeutung. Die rechnerische Komplexität ist hierbei O(dnr^2+dr^4). Die lineare Abhängigkeit von der Ordnung d des Tensorraumes ist hervorzuheben. Für die verschiedenen Approximationsmethoden, deren Effizienz und Effektivität für die Anwendbarkeit des neuen Formates entscheidend sind, werden qualitative und quantitative Fehlerabschätzungen gezeigt. Umfassende numerische Experimente mit einem Fokus auf den Approximationsmethoden bestätigen zum einen die theoretischen Resultate und belegen die Stärken der neuen Tensordarstellung, zeigen aber zum anderen auch weitere, eher überraschende positive Eigenschaften der mit FastHOSVD bezeichneten schnellsten Kürzungsmethode. ; In this dissertation we present and a new format for the representation of tensors and analyse its properties. The hierarchical format uses a binary tree in order to define a hierarchical structure of nested subspaces in the tensor space of order d. The strorage requirements are O(dnr+dr^3) where n is determined by the storage requirements in the ansatz spaces and r is a rank parameter determined by the dimensions of the nested subspaces. The hierarchichal representation contains the standard representation like canonical or r-term representation and subspace or Tucker representation. The arithmetical operations that have been developed in this work, including several approximation methods, are based on stable Linear Alebra methods, especially the singular value decomposition (SVD) and the QR decomposition are of importance. The computational complexity is O(dnr^2+dr^4). The linear dependence from the order d of the tensor space is important. The approximation methods are one of the key ingredients for the applicability of the new format and we present qualitative and quantitative error estimates. Numerical experiments approve the theoretical results and show some additional, but unexpected positive aspects of the fastest method called FastHOSVD.
Hierarchische Tensordarstellung
In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Tensorformat vorgestellt und eingehend analysiert. Das hierarchische Format verwendet einen binären Baum, um den Tensorraum der Ordnung d mit einer geschachtelten Unterraumstruktur zu versehen. Der Speicheraufwand für diese Darstellung ist von der Größenordnung O(dnr + dr^3), wobei n den Speicheraufwand in den Ansatzräumen kennzeichnet und r ein Rangparameter ist, der durch die Dimensionen der geschachtelten Unterräume bestimmt wird. Das hierarchische Format umfasst verschiedene Standardformate zur Tensordarstellung wie das kanonische oder r-Term-Format und die Unterraum-/Tucker-Darstellung. Die in dieser Arbeit entwickelte zugehörige Arithmetik inklusive mehrerer Approximationsmethoden basiert auf stabilen Methoden der Linearen Algebra, insbesondere die Singulärwertzerlegung und die QR-Zerlegung sind von zentraler Bedeutung. Die rechnerische Komplexität ist hierbei O(dnr^2+dr^4). Die lineare Abhängigkeit von der Ordnung d des Tensorraumes ist hervorzuheben. Für die verschiedenen Approximationsmethoden, deren Effizienz und Effektivität für die Anwendbarkeit des neuen Formates entscheidend sind, werden qualitative und quantitative Fehlerabschätzungen gezeigt. Umfassende numerische Experimente mit einem Fokus auf den Approximationsmethoden bestätigen zum einen die theoretischen Resultate und belegen die Stärken der neuen Tensordarstellung, zeigen aber zum anderen auch weitere, eher überraschende positive Eigenschaften der mit FastHOSVD bezeichneten schnellsten Kürzungsmethode. ; In this dissertation we present and a new format for the representation of tensors and analyse its properties. The hierarchical format uses a binary tree in order to define a hierarchical structure of nested subspaces in the tensor space of order d. The strorage requirements are O(dnr+dr^3) where n is determined by the storage requirements in the ansatz spaces and r is a rank parameter determined by the dimensions of the nested subspaces. The hierarchichal representation contains the standard representation like canonical or r-term representation and subspace or Tucker representation. The arithmetical operations that have been developed in this work, including several approximation methods, are based on stable Linear Alebra methods, especially the singular value decomposition (SVD) and the QR decomposition are of importance. The computational complexity is O(dnr^2+dr^4). The linear dependence from the order d of the tensor space is important. The approximation methods are one of the key ingredients for the applicability of the new format and we present qualitative and quantitative error estimates. Numerical experiments approve the theoretical results and show some additional, but unexpected positive aspects of the fastest method called FastHOSVD.
Hierarchische Tensordarstellung
Kühn, Stefan (author) / Hackbusch, Wolfgang / Schneider, Reinhold / Universität Leipzig
2012-11-12
Theses
Electronic Resource
German
tensor representation , tensor approximation , Hierarchische Singulärwertzerlegung , hierarchical singular value decomposition , HOSVD , hierarchichal tensor representation , Hierarchische Tensordarstellung. HOSVD , Tensordarstellung , ddc:518 , info:eu-repo/classification/ddc/518 , Tensorapproximation , FastHOSVD
DDC:
690
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