Специалисты разработали инновационные подходы для анализа информации с высокой размерностью, применяя неотрицательные малоранговые тензоры в ТТ-формате. Этот метод эффективно преодолевает ограничения вычислительных ресурсов и исключает искажения, связанные с появлением отрицательных значений в численных моделях. Результаты исследования были представлены на международной научной конференции и опубликованы в авторитетном профильном издании.
Современные научные и технологические вызовы требуют обработки колоссальных массивов информации. Традиционные методы часто становятся непрактичными из-за экспоненциального роста требований к памяти и вычислительной мощности. Новый подход кардинально меняет ситуацию, позволяя моделировать сложные системы с минимальными ресурсными затратами.
Основой разработки стало использование ТТ-формата тензоров, который обеспечивает компактное представление данных. Особое внимание уделено сохранению неотрицательности элементов — ключевому аспекту для предотвращения ошибок в расчетах. Уникальная одноранговая коррекция данных устраняет артефакты без полной переработки тензора, что в разы снижает нагрузку на вычислительные системы.
Технология демонстрирует впечатляющие результаты в обработке спутниковых снимков, исключая потерю качества и появление артефактов при сжатии. Это открывает новые перспективы для мониторинга земной поверхности и анализа экологических изменений.
Методика успешно применяется в моделировании многокомпонентных систем, включая процессы коагуляции частиц. Такие расчеты помогают изучать формирование атмосферных осадков и динамику аэрозолей. Удивительно, но сложные вычисления с 25 миллиардами точек теперь возможны на обычном ноутбуке, тогда как традиционные методы требовали бы недостижимых объемов памяти.
«Наша разработка ускоряет обработку данных без потери точности, что особенно ценно для критически важных задач. Радует, что отечественные алгоритмы превзошли зарубежные аналоги по ключевым параметрам», — подчеркнул Сергей Матвеев, один из авторов метода.
Перспективы технологии охватывают климатическое моделирование, медицинскую диагностику и промышленную оптимизацию. Она позволяет анализировать метеорологические паттерны, обрабатывать медицинские изображения сверхвысокого разрешения и совершенствовать производственные процессы.
Источник: scientificrussia.ru
