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pitts 0.9.6

Röhrig-Zöllner, Melven und Becklas, Manuel Joey (2024) pitts 0.9.6. [sonstige Veröffentlichung]

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Offizielle URL: https://github.com/melven/pitts

Kurzfassung

PITTS--Parallel Iterative Tensor-Train Solvers--is a small header-only C++20 library for numerical algorithms with low-rank tensor approximations in tensor train form (TT format, see 2 and 3). Algorithms are parallelized for multi-core CPU clusters using OpenMP and MPI. Currently provides a fast TT-SVD implementation (algorithm to compress a dense tensor in the TT format), and methods for solving linear systems (symmetric and non-symmetric) in tensor-train format (TT-GMRES 4, TT-MALS 5, TT-AMEn 6). Bindings to other languages / libraries: * Python: complete functionality using pybind11 with numpy-compatible interface * ITensor (C++): conversion to/from MPS and MPO * Julia (JlCxx): basic data types and TSQR algorithm

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/208113/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:pitts 0.9.6
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Röhrig-Zöllner, MelvenMelven.Roehrig-Zoellner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9851-5886NICHT SPEZIFIZIERT
Becklas, Manuel JoeyManuel.Becklas (at) icloud.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:14 September 2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
DOI:10.5281/zenodo.13762681
Status:veröffentlicht
Stichwörter:tensor-networks, linear algebra, tensor-train, matrix product states
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Quantencomputing-Initiative
DLR - Forschungsgebiet:QC AW - Anwendungen
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):QC - QuTeNet
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie
Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Hinterlegt von: Röhrig-Zöllner, Melven
Hinterlegt am:19 Nov 2024 11:44
Letzte Änderung:19 Nov 2024 11:44

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