莫斯科国立大学计算数学与控制论学院的研究人员已经开发出使用 TT 格式（张量序列）的非负低秩张量处理高维数据的有效方法。他们的方法解决了计算资源问题并消除了数据处理中出现的错误，例如数值模型中的负元素。科学家提出了一种新技术，利用点对点校正来对原始数据进行校正。这样就可以在不处理整个张量的情况下删除负元素，从而大大降低计算成本。这一创新使得算法能够适应数据维数的增长，避免了所谓的“维数灾难”。事实证明，所开发的方法在处理多光谱卫星图像的任务中特别有用。例如，它允许在保持数据准确性的同时对其进行压缩，避免“坏点”问题，这对于从太空分析地球图像非常重要。另一个例子是多组分过程的建模，例如凝结方程。这些方程描述了复杂系统中粒子的动力学，同时考虑了它们的源和汇。该方法为物理、化学、生物和工程科学领域的数据分析开辟了新的可能性。例如，它可用于气候学中分析大量气象数据、在医学中处理高维生物医学图像、在工业中优化复杂过程。