В данной лабораторной работе требуется реализовать алгоритм TT-SVD для перехода от плотных многомерных массивов к компактному тензорному формату Tensor Train (TT). Вы на практике столкнетесь с преодолением «проклятия размерности» и научитесь сжимать данные, сохраняя их структуру.
Реализация должна строго соответствовать заданным сигнатурам классов и функций. Проверка корректности решений (совпадение тензоров, рангов аппроксимации и вычислительной сложности) осуществляется автоматически с помощью GitHub Actions.
- Описан в разделе "Практическая часть" условия лабораторной.
- Проверка выполняется с помощью GitHub Actions.
- Тесты запускаются автоматически при создании Pull Request.
- Эталонное решение и тесты скрыты.
- Результаты проверки отображаются на странице Pull Request.
Если тесты временно недоступны, Pull Request будет автоматически отклонён с соответствующим сообщением.
- Описаны в разделе "Правила выполнения работы" условия лабораторной.
- Код должен быть читаемым и структурированным.
- Запрещено изменять сигнатуры классов и методов.
- Решение должно корректно обрабатывать граничные случаи (например, корректное усечение сингулярных чисел для заданного
$\varepsilon$ или максимального ранга).
В случае технических проблем с автопроверкой или вопросов по алгоритму обращайтесь к преподавателю.