Die Niedrigrangapproximation ist ein wichtiges Konzept zur numerischen Behandlung großer Matrizen und Dimensionsreduktion in vielen Anwendungen. Aus mathematischer Sicht lässt sich das Problem mittels Singulärwertzerlegung lösen. Tensoren können als höher\-dimensionale Verallgemeinerungen von Matrizen betrachtet werden, d.h. mehrdimensionale Arrays. Sie stehen zunehmend im Fokus der numerischen (multi)linearen Algebra. Im Gegensatz zu Matrizen existieren für Tensoren verschiedene Begriffe des Ranges, sowie entsprechende Modelle der Niedrigrangapproximation. Diese sollen im Seminar aus der Fachliteratur erarbeitet werden.
