Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Personne

Michael Maximilian Steinlechner

Cette personne a quitté l’EPFL

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Publications associées (5)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

Afficher plus

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (5)

Afficher plus

Riemannian Optimization for Solving High-Dimensional Problems with Low-Rank Tensor Structure

Michael Maximilian Steinlechner

In this thesis, we present a Riemannian framework for the solution of high-dimensional optimization problems with an underlying low-rank tensor structure. Here, the high-dimensionality refers to the size of the search space, while the cost function is scal ...

EPFL2016

Low-Rank Tensor Methods With Subspace Correction For Symmetric Eigenvalue Problems

Daniel Kressner, André Uschmajew, Michael Maximilian Steinlechner

We consider the solution of large-scale symmetric eigenvalue problems for which it is known that the eigenvectors admit a low-rank tensor approximation. Such problems arise, for example, from the discretization of high-dimensional elliptic PDE eigenvalue p ...

Siam Publications2014

Low-rank tensor completion by Riemannian optimization

Daniel Kressner, Michael Maximilian Steinlechner

In tensor completion, the goal is to fill in missing entries of a partially known tensor under a low-rank constraint. We propose a new algorithm that performs Riemannian optimization techniques on the manifold of tensors of fixed multilinear rank. More spe ...

Springer2014