Tensor-Netzwerke

Tensor Netzwerke sind ein mathematisches Framework, das hochdimensionale Tensoren effizient darstellt und manipuliert, indem es multilineare Algebra-Methoden verwendet. Das zentrale Ziel besteht darin, die Rechenkomplexität zu reduzieren und die Genauigkeit und Effizienz numerischer Simulationen durch die Zerlegung hochdimensionaler Tensoren zu verbessern. Tensor Netzwerke haben eine breite Anwendungswertigkeit in Bereichen wie Quanteninformationswissenschaft, kondensierter Materiephysik und maschinellem Lernen. Sie ermöglichen es, große Datenmengen und komplexe Modelle effektiv zu verwalten und fördern die Forschung in diesen Gebieten.