Efficient approximation of high-dimensional exponentials by tensornetworks

In this work a general approach to compute a compressed representation of the exponential \(\exp(h)\) of a high-dimensional function \(h\) is presented. Such exponential functions play an important role in several problems in Uncertainty Quantification, e.g. the approximation of log-normal random fi...

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Veröffentlicht in:arXiv.org 2022-07
Hauptverfasser: Eigel, Martin, Farchmin, Nando, Heidenreich, Sebastian, Trunschke, Philipp
Format: Artikel
Sprache:eng
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