Seminar: Seminar zur Numerik (Master) - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Seminar: Seminar zur Numerik (Master)
Untertitel	Low-rank tensor approximation
Semester	WS 2022/23
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	0
erwartete Teilnehmendenanzahl	15
Heimat-Einrichtung	Mathematical Data Science
Veranstaltungstyp	Seminar in der Kategorie Lehre
Erster Termin	Mittwoch, 19.10.2022 15:45 - 17:15, Ort: (3008 L1)
Leistungsnachweis	Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile	Ja
Hauptunterrichtssprache	deutsch
Weitere Unterrichtssprache(n)	englisch
Sonstiges	Vorbesprechung am 19.10.2023 Ggf. als Blockseminar.
ECTS-Punkte	6

Lehrende

• Prof.Dr. André Uschmajew

Räume und Zeiten

(3008 L1)

Mittwoch: 15:45 - 17:15, wöchentlich (15x)

Studienbereiche

• Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät > Institut für Mathematik > Master Mathematical Analysis and Modelling
• Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät > Institut für Mathematik > Master Wirtschaftsmathematik
• Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät > Institut für Mathematik > Master Mathematik

Kommentar/Beschreibung

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.