dove C = C_1C_2^T e D hanno rango basso. Per chiarezza ci concentreremo sul caso p = 2,3, osservando che la generalizzazione a un numero maggiore di termini avviene in maniera naturale. Ci concentreremo inizialmente sulla derivazione dell’algoritmo LSQR in forma matriciale e tensoriale. Successivamente, deriveremo le rispettive versioni troncate, mostrando come, nei casi in cui la soluzione abbia basso rango, il troncamento influenzi l’algoritmo. Nel caso matriciale è particolarmente interessante il confronto con il metodo dei Gradienti Coniugati (CG), già studiato nella sua versione matriciale e troncata. Sempre nel caso matriciale, mostreremo un’applicazione al problema del Dictionary Learning. Per il caso tensoriale, mostreremo un’applicazione per la soluzione numerica di PDE.