张量入门级PPT，内部包括张量介绍，从基础入门到分解进阶，超级详细的PPT模板

对三阶张量样本进行降维处理，采用了张量Tucker分解，运用高阶奇异值分解方法

张量的n-秩近似 * 截断的Tucker分解：秩- 近似

张量（tensor） 多维数组 * 一阶张量（向量） 二阶张量（矩阵） 三阶张量

matlab分时代码塔克-张量草图 Tucker-TensorSketch提供了Matlab函数，用于使用TensorSketch对张量进行低阶Tucker分解。 有关我们方法的更多信息，请参见我们的论文： OA Malik和S. Becker。 使用TensorSketch进行大张量的低秩Tucker分解。 神经信息处理系统进展32 ，第10096-10106页，2018年。 可以从下载。 一些进一步的细节 Tucker-TensorSketch提供了三个函数tucker_ts ， tucker_ts_double_sketch和tucker_ttmts ，用于张量的低阶Tucker分解。 这些函数是用于Tucker分解的标准交替最小二乘算法（高阶正交迭代）的变体。 它们结合了一种称为TensorSketch的草图绘制技术，该技术是CountSketch的一种形式，可以有效地应用于较小矩阵的Kronecker乘积的矩阵。 由于TensorSketch的属性，我们的函数仅需要输入张量的一次传递。 它们可以以可以按任何顺序读取张量元素的方式处理流数据，并且无需同时访问所有元素。 函数tu

张量内容的详细介绍，张量CP分解以及Tucker分解内容的详细讲解！ 建议结合我的博客来学习：https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/118255259?spm=1001.2014.3001.5502

张量超分辨率 使用规范多元和Tucker分解的3D SISR 该存储库包含文章的算法 - TF_SISR.m张量为3-d超分辨率随着应用因子分解法在牙科CT Janka Hatvani;阿德里安巴萨拉布;让伊夫Tourneret;米克洛什Gyöngy;丹尼斯夸梅 2021接受） -TD_SISR.m使用Tucker分解的嘈杂3D牙科CT图像的单图像超分辨率作者：J. Hatvani，A. Basarab，J. Michetti，M 。Gyöngy，D。Kouamé 为了运行代码，您将需要从下载tensorlab工具箱并将源代码添加到``tensorlab_2016-03-28''（或最新版本）文件夹中。 gt_link.txt和train_link.txt中提供了指向高分辨率和低分辨率图像样本的链接。

张量分解工具包 高维数据SVD分解 多重因子分析的工具