Allgemeine Informationen
Veranstaltungsname | Seminar: Seminar zur Numerik (Bachelor) - Tensorapproximation für hochdimensionale Probleme |
Semester | WS 2018/19 |
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 1 |
erwartete Teilnehmendenanzahl | 10 |
Heimat-Einrichtung | Angewandte Analysis/Numerische Mathematik |
beteiligte Einrichtungen | Institut für Mathematik |
Veranstaltungstyp | Seminar in der Kategorie Lehre |
Erster Termin | Montag, 22.10.2018 14:00 - 15:30, Ort: (1010 L) |
Teilnehmende |
Bachelor Mathematik Mathematik LA Gymnasium Bachelor Wirtschaftsmathematik |
Leistungsnachweis | Seminarvortrag (45 - 60 Min.) und schriftliche Ausarbeitung in Form einer Hausarbeit (maximal 15 Seiten) fällig zwei Wochen nach Vortrag |
Online/Digitale Veranstaltung | Veranstaltung wird online/digital abgehalten. |
Hauptunterrichtssprache | deutsch |
Literaturhinweise |
T.G. Kolda, B.W. Bader. Tensor decompositions and applications. SIAM Review, 51(3):455–500, 2009 A. Cichocki, N. Lee, I.V. Oseledets, A-H. Phan, Q. Zhao, D. Mandic. Low-rank tensor networks for dimensionality reduction and large-scale optimization problems. Part 1: Perspectives and challenges. Trends and Foundations in Machine Learning, 9(4-5):249-429, 2017 https://arxiv.org/pdf/1609.00893.pdf A. Cichocki, N. Lee, I.V. Oseledets, A-H. Phan, Q. Zhao, D. Mandic. Low-rank tensor networks for dimensionality reduction and large-scale optimization problems. Part 2: Applications and future perspectives. Foundations and Trends in Machine Learning, 9(6):431–673, 2017 https://arxiv.org/pdf/1708.09165.pdf |
ECTS-Punkte | 6 |