matlab非参数代码-hopgd:一种强大的降维方法
matlab非参数代码HOPGD-sHOPGD
HOPGD，Higher-Order
Proper
Generalized
Decomposition的缩写，是一种多维数组分解方法。
与
PARAFAC
类似，它可用于将多维数组压缩为多个简单向量。
但不同的是，它自动确定给定近似精度所需的向量数量。
除了数据压缩之外，HOPGD
还可用于降阶代理建模、模型校准和优化、不确定性量化以及复杂系统的实时仿真。
该网站总结了我们最近在
HOPGD
方面的工作并分享了一些实现示例。
如果您使用这些代码，请考虑引用我们的工作。
标准实施
HOPGD
的标准实现基于所有组件的已知值的全阶数组。
全阶数组的一个示例是由
N^2
给定值实现的
N×N
矩阵。
使用
HOPGD
可以显着减少此类矩阵的存储内存。
可以在下面找到与此实现相关的应用程序
Lu,
Y.、Blal,
N.
和
Gravouil,
A.（2018
年）。
用于参数研究的多参数时空计算
vademecum：在实时焊接模拟中的应用。
分析和设计中的有限元。
Blal,
N.,
&
Gravouil,
A.
(2019)。
基于非侵入式数
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