我们用ACA算法求解目标电磁散射时，其有一个很大的好处是我们不需要求解全部的阻抗矩阵，只需要其部分行和列就能估计出全部的阻抗矩阵，这样一来就会为我们的计算节省很多时间。但ACA算法采用的是全局采样，而FACA算法则是利用迭代式局部采样来代替ACA的全局采样。
以上图片截取为方小星老师的博士论文中的部分。
以上步骤简单来说就是第一步选取初始基函数，其实就是先挑选初始矩阵的某些行和某些列来进行ACA，（如第一次挑选任意两行和两列，第二次挑选任意四行和四列……），直至其达到步骤三的收敛条件，然后记录通过ACA挑选得到的行和列的索引，其中ACA算法这一过程只是为了得到行，列的索引值，其得到的矩阵R和S在这一过程中用不到。步骤四中的U、D、V中的素其实都是从原始矩阵中提取出来的，如U就是所有行的索引，和被挑选出来的列的索引组成的矩阵。
今天的文章 快速自适应交叉近似算法（FACA）分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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