Tensor‑Decomposition steigert Effizienz bei Kalorimeter‑Simulationen
Die Erstellung großer, komplexer Simulationsdatensätze ist oft mit hohen Zeit- und Kostenaufwendungen verbunden. Gerade bei sehr teuren Experimenten gewinnt die Generierung synthetischer Daten für nachgelagerte Aufgaben zunehmend an Bedeutung. Aktuelle Methoden nutzen generative Machine‑Learning‑Modelle wie Generative Adversarial Networks oder Diffusionsmodelle, um diese Daten effizient zu erzeugen.
