Quantum-Inspired Tensor Networks for Approximating PDE Flow Maps
Diese Arbeit untersucht den Einsatz quanteninspirierter Tensor-Netzwerke, speziell Matrix Product States und Operatoren, zur effizienten Approximation von Strömungsfeldern in hydrodynamischen partiellen Differentialgleichungen, wobei theoretische Fehlerabschätzungen und experimentelle Ergebnisse für lineare und nichtlineare Gleichungen die Genauigkeit und Skalierbarkeit der Methode belegen.