一种高效的随机定精度张量奇异值分解算法
数值分析
2024-04-09 v9 数值分析
摘要
现有的随机算法需要预先估计管秩以计算张量奇异值分解。本文提出一种新的随机定精度算法，该算法对于给定的三阶张量和给定的近似误差界，自动寻找最优管秩及相应的低管秩近似。该算法基于随机投影技术，并配备幂迭代方法以获得更好的精度。我们在合成与真实世界数据集上进行仿真，以展示所提算法的效率与性能。
引用
@article{arxiv.2207.08307,
title = {An Efficient Randomized Fixed-Precision Algorithm for Tensor Singular Value Decomposition},
author = {Salman Ahmadi-Asl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08307},
year = {2024}
}