Российские математики предложили новый метод обработки больших данных
Предложенное решение расширяет горизонты анализа данных в физике, химии, биологии и инженерии. Рассказываем, в чем заключается его суть. Ученые факультета ВМК МГУ создали новые способы обработки высокоразмерных данных с помощью специальных структур — тензоров. Эти структуры помогают быстрее и точнее анализировать данные, устраняя возможные ошибки, включая появление отрицательных элементов там, где их быть не должно. Информация о достижении отечественных специалистов опубликована на сайте учебного заведения. Для выполнения различных технических и научных задач в наши дни нужно работать с огромными массивами многомерных данных. Их обработка связана с серьезными вызовами: увеличение объема расчетов и потребляемой памяти часто делает традиционные подходы неэффективными. Российские ученые разработали новаторские методы, позволяющие моделировать сложные процессы с минимальным расходованием ресурсов. В своем исследовании ученые сделали акцент на применении малоранговых тензоров в формате «тензорного поезда». Такой подход существенно уменьшает объем вычислений благодаря компактному представлению данных. Одной из ключевых проблем остается обеспечение положительности тензоров, поскольку случайные отрицательные значения могут привести к искажению результатов.
Предложенное решение расширяет горизонты анализа данных в физике, химии, биологии и инженерии. Рассказываем, в чем заключается его суть.
Ученые факультета ВМК МГУ создали новые способы обработки высокоразмерных данных с помощью специальных структур — тензоров. Эти структуры помогают быстрее и точнее анализировать данные, устраняя возможные ошибки, включая появление отрицательных элементов там, где их быть не должно. Информация о достижении отечественных специалистов опубликована на сайте учебного заведения.
Для выполнения различных технических и научных задач в наши дни нужно работать с огромными массивами многомерных данных. Их обработка связана с серьезными вызовами: увеличение объема расчетов и потребляемой памяти часто делает традиционные подходы неэффективными. Российские ученые разработали новаторские методы, позволяющие моделировать сложные процессы с минимальным расходованием ресурсов.
В своем исследовании ученые сделали акцент на применении малоранговых тензоров в формате «тензорного поезда». Такой подход существенно уменьшает объем вычислений благодаря компактному представлению данных. Одной из ключевых проблем остается обеспечение положительности тензоров, поскольку случайные отрицательные значения могут привести к искажению результатов.
