アダプティブクロス近似（ACA：Adaptive Cross-Approximation）

adaptive cross-approximation（ACA）はマルチレベル高速多重極法（MLFMM）と同様の高速な解析法ですが、低い周波数を扱う問題や特殊なグリーン関数を使用している場合にも適用できます。

adaptive cross-approximation（ACA）は、スパースH行列を構築する（選択した少数の要素のみを計算）ことによってインピーダンス行列を近似します。ACAは、モーメント法ではリソースの消費が過大になるような大規模なモデルに使用する点でMLFMMに似ていますが、その実施方法や用途はまったく異なります。電気的な大きさが1波長未満のように小さく、不明な点が多いモデルは、ACAを使用して解析できます。電気的に大きい構造（複数波長数にわたる大きさ）の場合は、マルチレベル高速多重極法の方がはるかに適しています。