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【2h】

Existence and computation of low Kronecker-rank approximations for large linear systems of tensor product structure

机译：张量积结构大线性系统低Kronecker秩近似的存在性与计算

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Lars Grasedyck; L. Grasedyck;
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年度 2014
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1. Existence and Computation of Low Kronecker-Rank Approximations for Large Linear Systems of Tensor Product Structure [J] . L. Grasedyck Computing . 2004,第3a4期

机译：张量积结构的大型线性系统的低Kronecker-Rank逼近的存在与计算
2. THE COMPUTATION OF LOW MULTILINEAR RANK APPROXIMATIONS OF TENSORS VIA POWER SCHEME AND RANDOM PROJECTION [J] . Che Maolin, Wei Yimin, Yan Hong SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications . 2020,第2期

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3. Computation of low-rank tensor approximation under existence constraint via a forward-backward algorithm [J] . Marouane Nazih, Khalid Minaoui, Elaheh Sobhani, Signal processing . 2021,第Nova期

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4. A novel computational scheme for low multi-linear rank approximations of tensors [C] . Shekhawat Hanumant Singh, Weiland Siep European Control Conference . 2015

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5. APPROXIMATION OF LINEAR CONSTANT SYSTEMS BY LINEAR CONSTANT SYSTEMS OF LOWER ORDER [D] . MEIER, LEWIS, II. 1965

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7. Preconditioned low-rank Riemannian optimization for linear systems with tensor product structure [O] . Kressner, Daniel, Steinlechner, Michael, Vandereycken, Bart 2015

机译：线性系统的预条件低秩黎曼优化张量产品结构
8. Tensor Product Basis Approximations for Volterra Filters [R] . Nowak, R. D., VanVeen, B. D. 1996

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