タグ付けされた質問 「arithmetic-circuits」

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1つの整数が固定されている場合の整数の乗算
ましょ大きさの固定された正の整数であるビット。nAAAnnn 必要に応じて、この整数を前処理できます。 サイズビットの別の正の整数が与えられた場合、乗算複雑さは?m A BBBBmmmABABAB すでにアルゴリズムがあることに注意してください。ここでのクエリは、巧妙なもので\ epsilon = 0を取ることができるかどうかです。 ϵ = 0(max(n,m))1+ϵ(max(n,m))1+ϵ(\max(n,m))^{1+\epsilon}ϵ=0ϵ=0\epsilon=0

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なぜハミルトニアンサイクルはパーマネントとそれほど違うのですか?
多項式f(x1,…,xn)f(x1,…,xn)f(x_1,\ldots,x_n)は、m = poly (n )の場合、多項式g (y 1、… 、y m)の単調な投影であり、代入 πがあります:{ y 1、… 、Y 、M } → { X 1、... 、X nは、0 、1g(y1,…,ym)g(y1,…,ym)g(y_1,\ldots,y_m)mmm(n)(n)(n)π:{y1,…,ym}→{x1,…,xn,0,1}π:{y1,…,ym}→{x1,…,xn,0,1}\pi:\{y_1,\ldots,y_m\}\to\{x_1,\ldots,x_n, 0,1\} ようにf(x1,…,xn)=g(π(y1),…,π(ym))f(x1,…,xn)=g(π(y1),…,π(ym))f(x_1,\ldots,x_n)=g(\pi(y_1),\ldots,\pi(y_m))。つまり、結果の多項式が fと一致するように、 gの各変数yjyjy_jを変数 x iまたは定数 0または 1で置き換えることができます。 gggxixix_i000111fff 永久多項式PERとハミルトニアンサイクル多項式HAMの違い(理由)に興味があります: PERn(x)=∑h∏i=1nxi,h(i) and HAMn(x)=∑h∏i=1nxi,h(i)PERn(x)=∑h∏i=1nxi,h(i) and HAMn(x)=∑h∏i=1nxi,h(i) \mbox{PER}_n(x)=\sum_{h}\prod_{i=1}^{n}x_{i,h(i)}\ \ \ \ \mbox{and} \ \ \ \ \mbox{HAM}_n(x)=\sum_{h}\prod_{i=1}^{n}x_{i,h(i)} ここで、最初の合計はすべての順列hに対するもの です:[であり、2番目はすべての循環順列 hのみです:[ …

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行列式と永続の下限
深さ3での最近のキャズムの結果(特に、上の行列式に対する深さ3演算回路を生成します)、次の質問があります:グリゴリエフとカルピンスキーは、有限体上の行列の行列式を計算する深さ3算術回路の下限を証明しました(これは推測しますが、恒久的にも保持されます)。パーサーを計算するためのライザーの式は、サイズ深さ3の算術回路を与えます、N×NC2Ω(N)のN×NO(N22N)=2O(N)2n√ログn2nlog⁡n2^{\sqrt{n}\log{n}}n × nn×nn \times n CC\mathbb{C}2Ω (n )2Ω(n)2^{\Omega{(n)}}n×nn×nn \times nO(n22n)=2O(n)O(n22n)=2O(n)O(n^2 2^n) = 2^{O(n)}。これは、結果が本質的に有限フィールド上のパーマネントの深さ3回路に対して厳密であることを示しています。2つの質問があります。 1)パーサーのRyserの式に類似した行列式の深さ3の式はありますか? 2)決定多項式\ textit {always}を計算する算術回路のサイズの下限は、恒久多項式の下限になりますか?(それらは同じ多項式です)。F2F2\mathbb{F}_2 私の質問は現在、有限体上のこれらの多項式に関するものですが、任意の体上のこれらの質問の状態も知りたいです。

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モノトーン演算回路
一般的な算術回路についての知識の状態は、ブール回路についての知識の状態と似ているようです。つまり、良い下限がありません。一方、単調なブール回路には指数サイズの下限があります。 単調な算術回路について何を知っていますか?それらに同様の良い下限がありますか?そうでない場合、モノトーン演算回路の同様の下限を得ることができない本質的な違いは何ですか? 質問はこの質問へのコメントに触発されます。

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しきい値ゲートが1つしかない算術回路
制限するとき000 - 111入力、すべての{+,×}{+,×}\{+,\times\} -circuit F(x1,…,xn)F(x1,…,xn)F(x_1,\ldots,x_n)ある関数計算F:{0,1}n→NF:{0,1}n→NF:\{0,1\}^n\to \mathbb{N}。ブール関数を取得するには、出力ゲートとして1つのfanin-1しきい値ゲートを追加するだけです。入力上のa∈{0,1}na∈{0,1}na\in\{0,1\}^n、得られた閾値 {+,×}{+,×}\{+,\times\} -回路は、次に出力111であればF(a)≥tF(a)≥tF(a)\geq t、及び出力000であればF(a)≤t−1F(a)≤t−1F(a)\leq t-1。しきい値t=tnt=tnt=t_nは任意の正の整数にすることができ、これは入力値ではなく依存する場合nnnがあります。得られた回路は、いくつかの(単調)を計算ブール関数 F′:{0,1}n→{0,1}F′:{0,1}n→{0,1}F':\{0,1\}^n\to \{0,1\}。 質問:しきい値{+,×}{+,×}\{+,\times\} -circuitsは{∨,∧}{∨,∧}\{\lor,\land\} -circuits によって効率的にシミュレート できますか? 「効率的に」とは、「最大で多項式サイズの増加を伴う」ことを意味します。答えは、しきい値のために「はい」と明らかであるt=1t=1t=1:ちょうど置き換える+++によって∨∨\lor、××\timesで∧∧\land、そして最後のしきい値ゲートを削除します。つまり、{∨,∧}{∨,∧}\{\lor,\land\}回路は実際にはしきい値111 {+,×}{+,×}\{+,\times\}回路です。しかし、より大きなしきい値、たとえばt=2t=2t=2どうでしょうか? 一つは、算術類似定義することができる#C#C\#C最もブール回路のクラスCCC単に使用することによって+++ 、代わりにOR ××\times代わりにAND、及び1−xi1−xi1-x_i代わりにx¯ix¯i\bar{x}_i。たとえば、#AC0#AC0\#AC^0回路は{+,×}{+,×}\{+,\times\} -無限のファンイン+++および××\timesゲートを持つ一定の深さの回路であり、入力xixix_iおよび1−xi1−xi1-x_iです。 アグラワル、Allenderとダッタは、示されたその閾値#AC0#AC0\#AC^0 = TC0TC0TC^0。(AC0AC0AC^0自体はT C 0の適切なサブセットであることを思い出してください。たとえば、マジョリティ関数を使用してください。)つまり、一定の深さのしきい値回路は、一定の深さ{ + 、- 、× } -単一のしきい値ゲートを備えた回路!ただし、私の質問は約あることを単調回路(ノーマイナス「-」ゲートとして、さらにはありません1 -TC0TC0TC^0{+,−,×}{+,−,×}\{+,-,\times\}−−-1−xi1−xi1-x_i入力として x i)。その場合も、1つの(最後の)しきい値ゲートを非常に強力にすることができますか?私はこのことを知らないので、関連するポインタは大歓迎です。 NBはまだ別の興味深い関連ある結果 によるアーノルドRosenbloomに:一つだけで-circuits 単調関数G :N 2 → { 0 、1 }を持つすべてのスライス関数を計算することができ、出力ゲートとしてO (N )ゲート。スライス機能は、いくつかの固定のために、単調ブール関数であるKを出力、0(それぞれ1未満(それぞれ、複数)を有する全ての入力に)K{+,×}{+,×}\{+,\times\}g:N2→{0,1}g:N2→{0,1}g:\mathbb{N}^2\to\{0,1\}O(n)O(n)O(n)kkk000111kkkもの。一方、簡単なカウントは、ほとんどのスライス関数が一般的な -指数サイズの回路を必要とすることを示しています。したがって、1つの「罪のない」追加出力ゲートは、単調な回路を全能にすることができます!私の質問は、このときにも起こることができるかどうかを尋ねるG :N …

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計算可能な数が有理数か整数かをテストすることはできますか?
計算可能な数が有理数か整数かをアルゴリズムでテストすることはできますか?言い換えれば、それは道具計算数字は機能を提供するために、そのライブラリは可能でしょうisIntegerかisRational? 私はそれが不可能であると推測し、これは何らかの形で2つの数値が等しいかどうかをテストすることができないという事実に関連していると推測していますが、それを証明する方法はわかりません。 編集:計算数はxxxの関数で与えられるfx(ϵ)fx(ϵ)f_x(\epsilon)の合理的な近似値を返すことができxxx高精度でϵϵ\epsilon:|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x - f_x(\epsilon)| \leq \epsilonいずれについても、ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0。このような関数を考えると、それがあれば、テストすることが可能であるx∈Qx∈Qx \in \mathrm{Q}またはx∈Zx∈Zx \in \mathrm{Z}?
18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 

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数えにくいが決定しやすい多項式
すべての単調な算術回路、つまり{+,×}{+,×}\{+,\times\} -circuitは、非負の整数係数を持ついくつかの多変量多項式F(x1,…,xn)F(x1,…,xn)F(x_1,\ldots,x_n)を計算します。多項式与えられる f(x1,…,xn)f(x1,…,xn)f(x_1,\ldots,x_n)と、回路 計算する fffもしF(a)=f(a)F(a)=f(a)F(a)=f(a)すべてに対して成り立つ∈ N、N。 a∈Nna∈Nna\in \mathbb{N}^n カウント もしFは、()= F ()すべてに対して成り立つ∈ { 0 、1 } N。 fffF(a)=f(a)F(a)=f(a)F(a)=f(a)a∈{0,1}na∈{0,1}na\in\{0,1\}^n 決定 場合F ()> 0正確F ()> 0がすべて当てはまる ∈ { 0 、1 } N。 fffF(a)>0F(a)>0F(a)>0f(a)>0f(a)>0f(a)>0a∈{0,1}na∈{0,1}na\in\{0,1\}^n 回路サイズのギャップ「計算/カウント」が指数関数的であることを示す明示的な多項式(多重線形であっても)を知っています。私の質問は、ギャップ「カウント/決定」に関するものです。fff 質問1:{ + 、× } -circuitsで決定するより指数関数的に計算が難しい多項式を知っている人はいますか? fff{+,×}{+,×}\{+,\times\} 可能な候補として、変数が{ 1 、… 、n }上の完全なグラフエッジに対応し、各単項式がK nのノード1からノードnへの単純なパスに対応するPATH多項式を使用できます。この多項式は、たとえばベルマン・フォードの動的計画法アルゴリズムを実装するサイズO (n 3)の回路によって決定でき、{ + 、× }-回路計算がすべてであることを示すのは比較的簡単です。KnKnK_n{1,…,n}{1,…,n}\{1,\ldots,n\}111nnnKnKnK_nO(n3)O(n3)O(n^3){+,×}{+,×}\{+,\times\}PATHは大き持っている必要があります。 2Ω(n)2Ω(n)2^{\Omega(n)} …

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熱帯半環上の多項式のVC次元?
以下のように、この質問、私が興味を持って対 /問題のための熱帯および(\分、+)回路。この問題は、熱帯半環上の多項式のVC次元の上限を表示することになります(以下の定理2を参照)。 BPPBPP\mathbf{BPP}PP\mathbf{P}polypoly\mathrm{poly} (max,+)(max,+)(\max,+)(min,+)(min,+)(\min,+) ましょRRR半環なります。ゼロパターン配列の(f1,…,fm)(f1,…,fm)(f_1,\ldots,f_m)のmmmの多項式R[x1,…,xn]R[x1,…,xn]R[x_1,\ldots,x_n]であるA部分集合S⊆{1,…,m}S⊆{1,…,m}S\subseteq \{1,\ldots,m\}が存在しているx∈Rnx∈Rnx\in R^nとy∈Ry∈Ry\in R全てに対してようi=1,…,mi=1,…,mi=1,\ldots,m、 fi(x)=yfi(x)=yf_i(x)= y IFF i∈Si∈Si\in S。すなわち、これらの多項式は正確のグラフであるfifif_iとi∈Si∈Si\in S点を打つ必要があり(x,y)∈Rn+1(x,y)∈Rn+1(x,y)\in R^{n+1}。(条件f私(x )= yfi(x)=yf_i(x)=yをf_i(x)-y = 0に置き換えることができるため、「ゼロパターン」f私(x )− y= 0fi(x)−y=0f_i(x)-y=0。)Z(m )Z(m)Z(m) =最大dの次数のmmm多項式のシーケンスのゼロパターンの最大可能数。したがって、0 \ leq Z(m)\ leq 2 ^ mです。次数d多項式の Vapnik-Chervonenkis次元は VC(n、d):= \ max \ {m \ colon Z(m)= 2 ^ m \}です。 ddd0 ≤ Z(M )≤ 2m0≤Z(m)≤2m0\leq Z(m)\leq …

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基本対称多項式の単調な算術回路の複雑さ?
kkk番目の初等対称多項式Snk(x1,…,xn)Skn(x1,…,xn)S_k^n(x_1,\ldots,x_n)全ての合計であるの製品の異なる変数。この多項式の単調な算術回路の複雑さに興味があります。単純な動的プログラミングアルゴリズム(および以下の図1)は、ゲートを持つ回路を提供します。 k(+、×)(+、×)O(kn)(nk)(nk)\binom{n}{k}kkk(+,×)(+,×)(+,\times)(+,×)(+,×)(+,\times)O(kn)O(kn)O(kn) 質問: 下限は わかっていますか? Ω(kn)Ω(kn)\Omega(kn) A回路であり、スキュー各積ゲートの2つの入力のうちの少なくとも一方が可変である場合。このような回路は、実際にはスイッチングと整流ネットワーク(変数でラベル付けされたエッジを持つ有向非巡回グラフです。各stパスはそのラベルの積を示し、出力はすべてのstパスの合計です)。すでに40年前、マルコフは驚くほどタイトな結果を証明しました最小単調算術スキュー回路には、正確に積ゲートがあります。アッパー。結合は、図1から次の (+,×)(+,×)(+,\times)SnkSknS_k^n k(n−k+1)k(n−k+1)k(n-k+1) しかし、スキューのない回線のこのような下限を証明する試みは見ていません。これは単なる私たちの「ar慢」なのでしょうか、それとも道に沿っていくつかの固有の困難が見られますか? PS すべてのを同時に計算するには、ゲートが必要であることを知ってい。これは、0-1入力をソートするモノトーンブール回路のサイズの下限から始まります。Ingo Wegenerの本の 158ページを参照してください。また、AKSソートネットワークは、この(ブール型)ケースではゲートで十分であることを意味し。実際、バウアーとストラッセンは、の非単調な演算回路のサイズについて、厳密な境界を証明しました。しかし、単調な算術回路はどうでしょうか?S n 1、… 、S n nΩ(nlogn)Ω(nlog⁡n)\Omega(n\log n)Sn1,…,SnnS1n,…,SnnS_1^n,\ldots,S_n^nO (n ログn )O(nlog⁡n)O(n\log n)Θ (n logn )Θ(nlog⁡n)\Theta(n\log n)Snn / 2Sn/2nS_{n/2}^n

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代数的複雑さを学ぶためのコース
代数アルゴリズムと複雑性理論について学びたいです。特に、PITに興味があります。 Sipserの本やArora-Barakの複雑さの教科書のような理論に関する標準的な教科書を読んだ学生向けの講義ノート、書籍、論文、調査のセットはありますか。 参照のセットには、最近の高度な結果が含まれます。

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関数のイータ等価性はHaskellのseq操作と互換性がありますか?
補題:我々はそれを持っているETA-同等と仮定すると(\x -> ⊥) = ⊥ :: A -> B。 証明:⊥ = (\x -> ⊥ x)イータ等価、および(\x -> ⊥ x) = (\x -> ⊥)ラムダの下での還元。 Haskell 2010レポートのセクション6.2では、seq2つの式で関数を指定しています。 seq :: a-> b-> b seq⊥b =⊥ seq ab = b、a≠ifの場合 その後、「seqを使用してそれらを区別できるため、notは\ x-> beと同じではありません」と主張します。 私の質問は、それは本当にの定義の結果seqですか? 暗黙の引数は、seq計算できない場合seq (\x -> ⊥) b = ⊥です。しかし、私はそのようseqなものが計算できないことを証明することができませんでした。私にはそのようなa seqは単調で連続的であるように思われ、それは計算可能という領域にそれを置きます。 seqなどを実装するアルゴリズムは、starting で始まるドメインを列挙することxで、どこを検索しようとすることで機能する場合f x …

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機械特性評価
SACiSACiSAC^iは、アンバウンドファニンORゲートとバウンドファニンANDゲートを持つ深さ回路のファミリーによって解決可能な決定問題のクラスです。否定は入力レベルでのみ許可されます。それは、その知られているのために補数の下で閉鎖され、はありません。また、LogCFLは空間制限および多項式時間制限補助PDAで受け入れられる言語のセットであるため、であり、したがってマシンの特性があり。に対する同様のマシン特性はありますか?O(login)O(login)O({\log}^i{n})SACiSACiSAC^ii≥1i≥1i \geq 1SAC0SAC0SAC^0SAC1=LogCFLSAC1=LogCFLSAC^1 = LogCFLO(logn)O(logn)O({\log}n)SACiSACiSAC^ii≥2i≥2i \geq 2

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有界ツリー幅回路は何に適していますか?
一つは、話すことができるツリー幅は以下のようにして得られた線(頂点)の「moralized」グラフのツリー幅として定義する、ブール回路の:接続する配線とBたびbが有するゲートの出力である(入力として、または逆に); 同じゲートへの入力として使用する場合は、ワイヤaとbを接続します。編集:回路のツリー幅を、それを表すグラフのツリー幅と同等に定義できます。結合性を使用してすべてのANDゲートとORゲートを書き直してファンインを最大2つにする場合、どちらの定義によるツリー幅も係数3まで同じです。aaabbbbbbaaaaaabbb333 一般的には扱いにくいが、制限されたツリー幅のブール回路では扱いやすいことがわかっている問題が少なくとも1つあります。各入力ワイヤが0または1に設定される確率(他とは独立)を与え、特定の出力ゲートは0または1です。これは通常#2SATからの削減により#P-hardですが、ジャンクションツリーアルゴリズムを使用して、ツリー幅が定数よりも小さいと想定される回路でPTIMEで解決できます。 私の質問は、確率論的計算以外に、一般的には扱いにくいが境界付きツリー幅回路では扱いやすいことが知られている他の問題があるかどうか、またはその複雑さは回路サイズとツリー幅の関数として説明できるかどうかを知ることです。私の質問はブールの場合に限定されません。他の半環上の算術回路にも興味があります。そのような問題はありますか?

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無限半環上のAdlemanの定理?
Adlemanは1978年にを示しました。n個の変数のブール関数がサイズMの確率論的なブール回路で計算できる場合、fは決定論でも計算できますMおよびnのサイズ多項式のブール回路。実際には、サイズはO (n M )です。 FBPP⊆P/polyBPP⊆P/poly\mathrm{BPP}\subseteq \mathrm{P/poly}fffnnnMMMfffMMMnnnO(nM)O(nM)O(nM) 一般的な質問:上の他のどのようなsemirings(ブール値よりも)ありませんBPP⊆P/polyBPP⊆P/poly\mathrm{BPP}\subseteq \mathrm{P/poly}ホールド? もう少し具体的には、確率回路CC\mathsf{C} 半環上(S,+,⋅,0,1)(S,+,⋅,0,1)(S,+,\cdot,0,1)その「添加」を使用(+)(+)(+)『と「乗算』(⋅ )(⋅)(\cdot)オペレーションゲートとして。入力は入力変数でありバツ1、… 、xnバツ1、…、バツnx_1,\ldots,x_nおよび値取る追加のランダム変数のおそらくいくつかの数の000と111 確率で独立して1/21/21/2、ここで000 および111は、それぞれ半環の加法および乗法の恒等式です。そのような回路CC\mathsf{C} 計算与えられた関数f:Sn→ Sf:Sn→Sf:S^n\to Sのための場合、すべてのx∈Snx∈Snx\in S^n、Pr[C(x)=f(x)]≥2/3Pr[C(x)=f(x)]≥2/3\mathrm{Pr}[\mathsf{C}(x)=f(x)]\geq 2/3。 m個の変数 の投票関数 Maj(y1,…,ym)Maj(y1,…,ym)\mathrm{Maj}(y_1,\ldots,y_m)は、要素yがy 1、… 、y mのうちm / 2回以上出現し、未定義の場合、値がyである部分関数です。、そのような要素yが存在しない場合。チェルノフとユニオンの境界の簡単な適用は次をもたらします。mmmyyyyyym/2m/2m/2y1,…,ymy1,…,ymy_1,\ldots,y_myyy 大部分のトリック:確率回路場合関数計算F :S N → Sの有限集合にX ⊆ S Nは、あるM = O (ログ| X |)実現C 1、... 、CとMのCようにf (x )= M a j(C 1(x )、…CC\mathsf{C}f:Sn→Sf:Sn→Sf:S^n\to SX⊆SnX⊆SnX\subseteq …

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算術回路はブール値よりも弱いですか?
LET (非単調)演算の意味最小サイズ(+ 、× 、- )指定された多重線形多項式演算回路 F (X 1、... 、xはN)= Σ E ∈ E C 、E 、N Π I = 1 x e i iA(f)A(f)A(f)(+,×,−)(+,×,−)(+,\times,-) および B (F )示す(非単調)ブール値の最小サイズ(∨ 、∧ 、¬ )演算回路ブールバージョン F Bの Fによって定義される: F B(X 1、... 、xはN)= ⋁ E ∈ E ⋀ I :E I ≠ 0のx If(x1,…,xn)=∑e∈Ece∏i=1nxeii,f(x1,…,xn)=∑e∈Ece∏i=1nxiei, f(x_1,\ldots,x_n)=\sum_{e\in …

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