Questions tagged «algebra»


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与GF(2)相比,低阶随机多项式的偏向是什么?
ppp≤d≤d\le dbias(p)≜|Prx∈{0,1}n(p(x)=0)−Prx∈{0,1}n(p(x)=1)|>ϵbias(p)≜|Prx∈{0,1}n(p(x)=0)−Prx∈{0,1}n(p(x)=1)|>ϵbias(p) \triangleq |\Pr_{x\in\{0,1\}^n}(p(x)=0)-\Pr_{x\in\{0,1\}^n}(p(x)=1)| \gt \epsilon *当我编写带有度数≤d≤d\le d和n变量的随机多项式时,您可以想到以1/2概率选择的总度数\ le d的每个单项式≤d≤d\le d。 我知道的唯一相关的事情是Schwartz-Zippel的一个变体,该变体声明如果多项式是非恒定的,则其偏差最多为1−21−d1−21−d1-2^{1-d}。因此,对于ϵ=1−21−dϵ=1−21−d\epsilon=1-2^{1-d},概率为1/2(n1)+…+(nd)1/2(n1)+…+(nd)1/{2^{{n \choose 1}+\ldots+{n \choose d}}},其中ppp为一个常数。不幸的是,这个ϵϵ\epsilon很大。

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各种复杂度类别中的数论或代数问题列表
我正在寻找有关各种数论/代数问题的已知或未知复杂性的列表。例如, GCD 已打开,NC1NC1NC^1 保在是开放的,PPP 计算捆同调是 hard#P#P\#P, Arora和Barak指出因式分解是(尽管根据NP完全式因变的讨论尚不清楚),NPNPNP Barbulescu等人在离散对数上的突破性工作。 Adleman曾经发布过一份针对和N P的列表,但似乎已经过时了。Mumford撰写了一篇关于代数几何中可计算内容的论文,而没有考虑复杂性。PPPNPNPNP 自这些名单发布以来,有人知道(重大)发现清单吗? 数论/代数风格的一些问题可能是哪些已知的,其复杂性类别可能是已知的(因为上面的列表已经发布),未知但可以推测,或者未知而不可以推测? 问题的一些途径可能是插值问题(在各个字段上的单变量或多变量),中文余数定理,曲线上点计数的复杂性等。


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max / plus环中卷积的复杂度
我们可以在O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)对带FFT的加/乘多项式进行卷积。但是,这种方法对于一般的振铃来说似乎不太通用。max / plus环的天真O(n2)O(n2)O(n^2)卷积是否有任何进展? 我应该注意,可以通过求幂将soft-max / plus转换为plus / product。这里soft-max(x,y)=log(ex+ey)=max(x,y)+log(1+emin(x,y)−max(x,y))soft-max(x,y)=log⁡(ex+ey)=max(x,y)+log⁡(1+emin(x,y)−max(x,y))\text{soft-max}(x,y)=\log(e^x+e^y) = \max(x,y) + \log(1+e^{\min(x,y)-\max(x,y)})。


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句法识别的词元区分句法的词元识别语言的陈述的概括
设为有限字母。对于给定的语言,句法半形词是形式语言理论中众所周知的概念。此外,如果存在语态,则单素半体识别语言,使得。一个AA大号⊆一个∗L⊆A∗L \subseteq A^{\ast} 中号(大号)M(L)M(L)中号中号M大号大号Lφ :一个∗→ Mφ:一个∗→中号\varphi : A^{\ast} \to ML =φ− 1(φ (大号)))大号=φ-1个(φ(大号)))L = \varphi^{-1}(\varphi(L))) 然后我们得到了不错的结果: 甲幺识别如果是一个子幺的同态图像(当作使用)。中号中号M大号⊆一个∗大号⊆一个∗L \subseteq A^{\ast}中号(大号)中号(大号)M(L)中号中号M中号(大号)≺ 中号中号(大号)≺中号M(L) \prec M 以上通常是在常规语言的上下文中的状态,因此以上等分线都是有限的。 现在假设我们代替与任意幺,我们说一个子集通过公认的,如果存在一个态射,使得。那么,如果识别,那么我们仍然有(请参见S. Eilenberg,自动机,机器和语言,第B卷),但是反过来成立吗?一个∗一个∗A^{\ast}ññN大号⊆ Ñ大号⊆ñL \subseteq N中号中号Mφ :N→ Mφ:ñ→中号\varphi : N \to ML =φ− 1(φ (大号))大号=φ-1个(φ(大号))L = \varphi^{-1}(\varphi(L))中号中号M大号大号L中号(大号)≺ 中号中号(大号)≺中号M(L) \prec M 在的证明中,通过利用以下性质证明了相反情况:如果对于某些态射像和也是一个态射素,那么我们可以找到使得成立,只需选择一些对于A中的每个x \,并将其扩展为从A ^ {\ ast}到M的态射。但这不适用于任意等分面组N,因此我希望上面的结论是错误的。如果它是错误的,那么对于A ^ {\ ast}旁边的什么样的monoid一个∗一个∗A^{\ast}ñ= …

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除以小的未知多项式时,找到大的固定多项式的余数
假设我们在一个有限域中工作。在此字段上,我们得到了一个大的固定多项式p(x)(例如,度为1000)。该多项式是事先已知的,我们被允许在“初始阶段”使用大量资源进行计算。这些结果可以存储在相当小的查询表中。 在“初始阶段”结束时,我们将得到一个小的未知多项式q(x)(例如,小于等于5级)。 如果允许我们在“初始阶段”进行一些复杂的计算,是否有一种快速的方法来计算p(x)mod q(x)?一种明显的方法是为q(x)的所有可能值计算p(x)mod q(x)。有一个更好的方法吗?

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抽象层次结构的形式表示
介绍 我正在撰写有关抽象三角洲建模(ADM)的博士学位论文,该摘要是对能够作用于产品(如“软件产品”)的修改(称为deltas)的抽象代数描述。这可以用于将一组相关产品(“产品系列”)组织为一个简单的核心产品和一组有条件应用的增量,从而可以更好地重用基础产品。 增量建模的细节对于我的问题并不是很重要,但是ADM可以作为一个很好的例子来说明这个问题,因此我将介绍最重要的概念。 背景 感兴趣的主要结构是三角肌 。产品来自全集。增量来自具有合成运算符的单点半体和中性元素。语义评估运算符转换一个'syntactic'delta转换为关系(P,D,⋅,ϵ,[[−]])(P,D,⋅,ϵ,[[−]])(\mathcal P, \mathcal D, \cdot, \epsilon, \mathbf{[\kern-1pt[-]\kern-1pt]})PP\mathcal P(D,⋅,ϵ)(D,⋅,ϵ)(\mathcal D, \cdot, \epsilon)⋅:D×D→D⋅:D×D→D\cdot : \mathcal D \times \mathcal D \to \mathcal Dϵ∈Dϵ∈D\epsilon \in \mathcal D[[−]]:D→2P×P[[−]]:D→2P×P\mathbf{[\kern-1pt[-]\kern-1pt]} : \mathcal D \to 2^{\mathcal P \times \mathcal P}d∈Dd∈Dd \in \mathcal D[[d]]⊆P×P[[d]]⊆P×P\mathbf{[\kern-1pt[}\,d\,\mathbf{]\kern-1.5pt]} \subseteq \mathcal P \times \mathcal P决定如何修改产品。ddd 题 由于ADM是抽象代数,因此我的大部分工作都是从乘积和增量的具体本质中抽象出来的,并证明了许多结果而没有下降到更具体的水平。预期这些结果将延续到更具体的领域,但我尚未对此进行形式化。 有一些示例和案例研究在特定领域中起作用:面向对象的源代码,代码,自然数,移动电话配置文件等。还有一些中间的抽象阶段,例如嵌套键值对。对于每个I,我都重新定义(或“优化”)。大号一个ŤËXLATEX\small\mathrm{\LaTeX}(P,D,⋅ ,ϵ …

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有没有可以描述图的“形状”的“图形”代数?
图枚举中的主要问题之一是确定图的“形状”,例如任何特定图的同构类。我完全知道,每个图都可以表示为对称矩阵。但是,要使其具有形状,您需要一个行/列排列的集合,这会使矩阵不太适合。一旦采用这种形式,“查看”图表也将变得更加困难。 我的问题是:是否有任何可以描述图形“形状”的“图形”代数? 我在想的是代数拓扑学家倾向于提出什么样的形式系统。特别地,诸如结不变式的代数之类的东西,或诸如操作数或测谎器之类的符号系统之类的东西。这种“涂鸦代数”的发展程度不高,因此也许有理由相信图形中不存在这样的代数,但是我想在假设其他情况之前先问一下。 更新: 我的问题可能非常狭窄,无法立即回答“是”,因此,如果主持人不介意,我将通过提出以下问题扩大范围: 是否有任何现有系统(我在上面描述的那种系统)可以(轻松地或以其他方式)修改为创建这样的系统?如果不止一个,请随意提及所有这些。并添加已经提到的内容。 动机 我提出这样一个问题的动机实际上是关于对不对称图进行分类。我只是一个本科生,所以我对代数图论的当前状态的评论很薄。但是,我还没有看到很多尝试以代数方式系统地描述所有图形的工作,如果有的话,尤其是使用视觉隐喻而非符号隐喻的图形。 这样的系统有用的实际例子 假设要描述一个证明,证明所有欧拉图都必须具有偶数个顶点。标准证明通常使用关于偶数和奇数度的参数,而没有提及所使用的实际边缘。一个典型的学生会第一次找到这样的证明,并可能开始绘制图表,试图说服自己。但是也许比纯粹的“逻辑”论证更好的工具是表明,从这种语言中收集的任何“符号”都不能满足某些“完整性”条件。 是的,我知道,在最后一部分中,我会手挥手。如果不是,尽管我可能自己开始创建这样的系统! 但是暂时忽略了我的模糊性,我感觉到图论中的许多古老而著名的定理并不困难,但是需要一些概念化,即一个真正好的框架可以将“捆绑”和“打包”成一个统一的视图。
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