Тензорные методы для многомерных дифференциальных уравненийTensor methods for multidimensional differential equations

В диссертации предложены новые методы на основе разложения тензорного поезда (tensor train; TT) для решения задач аппроксимации и оптимизации функций многих переменных, которые могут применяться для решения дифференциальных уравнений в частных производных, включая уравнение диффузии и многомерное уравнение Фоккера-Планка. Разработанные общие методы TT-ANOVA-ALS, TTOpt и Optima-TT позволяют строить суррогатные модели и осуществлять безградиентную оптимизацию для широкого класса функций, при этом, в сравнении с альтернативными подходами, они имеют преимущество по точности и скорости. Предложенная в работе схема дискретизации FS-QTT допускает использование очень мелких расчетных сеток для одномерного и двумерного уравнения диффузии, что делает ее особенно перспективной для многомасштабных задач. Разработанный метод FPCross позволяет эффективно решать уравнение Фоккера-Планка, при этом использование TT-разложения приводит к значительному снижению вычислительной сложности в многомерном случае.