Low-Rank-Tensor-Techniken im Jacobi-Davidson-Eigenwertlöser

Hennig, Rebekka-Sarah (2021) Low-Rank-Tensor-Techniken im Jacobi-Davidson-Eigenwertlöser. Masterarbeit, Universität zu Köln.

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6MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/143341/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Zusätzliche Informationen:

Betreuer der Universität: Prof. Dr. Klawonn und Dr. Lanser, Betreuer am DLR: Dr. Jonas Thies und Melven Röhrig-Zöllner

Titel:

Low-Rank-Tensor-Techniken im Jacobi-Davidson-Eigenwertlöser

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Hennig, Rebekka-Sarah	Rebekka-Sarah.Hennig (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

24 Februar 2021

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Tensor-Train, Jacobi-Davidson, Eigenwertprobleme, Low-Rank, ALS

Institution:

Universität zu Köln

Abteilung:

Mathematisches Institut

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R SY - Technik für Raumfahrtsysteme

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Aufgaben SISTEC

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Institut für Softwaretechnologie

Hinterlegt von:

Hennig, Rebekka-Sarah

Hinterlegt am:

04 Okt 2021 09:22

Letzte Änderung:

08 Okt 2021 11:53

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