합 제곱 방법으로 구현한 정확한 텐서 완전 복원

**1. 연구 배경 및 문제 정의** 텐서 완전 복원은 저차원 구조를 가진 고차원 데이터(예: 영상, 신호, 추천 시스템)의 결측값을 복구하는 핵심 문제이다. 기존 연구는 주로 근사 복원에 초점을 맞추었으며, 정확 복원을 보장하려면 행렬 완전 복원으로 환원해 $r\cdot\tilde O(n^{2})$ 표본이 필요했다. 이는 차원 $n$ 이 커질수록 비현실적인 요구사항이었다. **2. 주요 결과** 논문은 $n$ 차원 3‑텐서 $X=\sum_{i=1}^{r}\lambda_i\,u_i\otimes v_i\otimes w_i$ (각 $u_i,v_i,w_i$ 가 $\mu$‑비동조이며 서로 직교)에 대해, 무작위로 선택된 항목 집합 $\Omega\subset