Aufgrund des sogenannten Fluchs der Dimensionalität ist es häufig nicht möglich, hochdimensionale Systeme zu simulieren und analysieren. Um dieses Problem abzuschwächen, wurden unterschiedliche Tensorformate entwickelt. Tensoren können als mehrdimensionale Verallgemeinerungen von Vektoren und Matrizen betrachtet werden. Anstatt des vollen Arrays werden nur Niedrigrang-Approximationen gespeichert.

In Rahmen dieses Seminars werden wir verschiedene Tensorzerlegungen (kanonisches Format, Tensor-Train-Format, Tucker-Format) betrachten und deren Anwendungen.