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Dieser Kurs vermittelt fortgeschrittene Techniken der Low-Rank Modellordnungsreduktion zur Lösung hochdimensionaler, parameterabhängiger Probleme. Die Teilnehmenden befassen sich mit effizienten Approximationen komplexer Systeme unter Verwendung von Low-Rank-Methoden, mit Schwerpunkt auf theoretischen Grundlagen wie dem aufkommenden Gebiet der dynamischen Low-Rank-Approximation. Praktische Anwendungen reichen von einfachen Modellen, wie der zweidimensionalen Wärmegleichung, bis hin zu fortgeschrittenen Modellen wie der Strahlungstransportgleichung und der Vlasov-Poisson-Gleichung. Weitere Inhalte umfassen Anwendungen im Bereich des Low-Rank-Trainings für maschinelles Lernen und tenoralen Techniken.

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