タグ付けされた質問 「algebra」

4
(N)同じ初期/受け入れ状態のDFA
同じ初期状態および受け入れ状態を持つ有限オートマトンによって認識される言語のクラスについて何が知られていますか?これは通常の言語の適切なサブセットです(そのような言語にはすべて空の文字列が含まれているため)が、どの程度弱いのでしょうか?単純な代数的特徴付けはありますか? 同じ初期状態と受け入れ状態のセットを持つ非決定的オートマトンによって認識される言語についても同じです。

2
GF(2)上の低次のランダム多項式のバイアスは何ですか?
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 *次数およびn変数でランダム多項式を書くとき、確率1/2で選択された合計次数の各単項式を考えることができます。≤ D≤d≤d\le d≤d≤d\le d 私が知っている唯一の関連するものは、多項式が非定数である場合、そのバイアスは最大でと述べるSchwartz-Zippelのバリアントです。したがって、ため probaiblityである正確に1 / {2 ^ {{N \ 1を選択} + \ ldots + {N \ Dを選択}}}ここで、これは確率であるP1−21−d1−21−d1-2^{1-d}ϵ=1−21−dϵ=1−21−d\epsilon=1-2^{1-d}1/2(n1)+…+(nd)1/2(n1)+…+(nd)1/{2^{{n \choose 1}+\ldots+{n \choose d}}}pppは定数。残念ながら、このは非常に大きいです。ϵϵ\epsilon

2
さまざまな複雑度クラスの数論的または代数的問題のリスト
さまざまな数論的/代数的問題の既知または未知の複雑さに関するリストを探しています。例えば、 GCD は開いていますが、NC1NC1NC^1 因数分解が開いている、PPP 計算束コホモロジーは -hard#P#P\#P、 アローラとバラクは、ファクタリングのバリアントは完全であると述べています(ただし、これはファクタリングのNP完全バリアントでの議論に基づいて明確ではありません)。NPNPNP Barbulescu et alの離散対数に関する画期的な研究。 Adlemanはかつてと焦点を当てたリストを公開していましたが、時代遅れのようです。Mumfordには、複雑性に関係なく、代数幾何学で計算可能なものに関する論文があります。N PPPPNPNPNP これらのリストが公開されてからの(主要な)発見のリストを知っている人はいますか? (上記のリストが公開されたため)複雑度クラスが既に既知である可能性のある数論的/代数的フレーバーの問題点は何ですか? 問題のいくつかの経路は、補間問題(さまざまなフィールドにわたる単変量または多変量)、中国の剰余定理、曲線上のポイントカウントの複雑さなどです。


1
max / plusリングでの畳み込みの複雑さ
FFTを使用したプラス/乗算多項式のでたたみ込みを実行できます。ただし、このアプローチは、リング一般にはあまり一般化できないようです。max / plusリングのナイーブ畳み込みについて何か進展はありましたか?O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n2)O(n2)O(n^2) べき乗を行うことにより、soft-max / plusをplus / productに変換できることに注意してください。ここに。ソフトマックス(x 、y)= ログ(eバツ+ ey)= max (x 、y)+ ログ(1 + e最小(x 、y)− max (x 、y))ソフトマックス(バツ、y)=ログ⁡(eバツ+ey)=最高(バツ、y)+ログ⁡(1+e分(バツ、y)−最高(バツ、y))\text{soft-max}(x,y)=\log(e^x+e^y) = \max(x,y) + \log(1+e^{\min(x,y)-\max(x,y)})

2
型理論/プログラミング言語理論における代数幾何学の応用
最近、代数幾何学に興味を持ち、読み始めました。私はまだこの分野についてほとんど知りませんが、それが私の主な分野、型理論、プログラミング言語と何らかの関係があるかどうか知りたいです。 代数トポロジーは型理論(ホモトピー型理論など)で多くの用途があることを知っていますが、型理論/ PL理論とAGの両方がカテゴリー理論の良い動機であることに加えて、代数幾何学についてはどうですか?

1
モノイドが構文モノイドがモノイドを除算するときに言語を認識するという文の一般化
してみましょう有限アルファベットなります。与えられた言語のためにL ⊆ A *構文モノイドM (L )形式言語理論ではよく知られた概念です。また、モノイドのMは、言語認識Lを射が存在するときに限りφを:A * → MようにL = φ - 1(φ (L )))。あAAL ⊆ A∗L⊆A∗L \subseteq A^{\ast} M(L )M(L)M(L)MMMLLLφ :A∗→ Mφ:あ∗→M\varphi : A^{\ast} \to ML = φ− 1(φ (L )))L=φ−1(φ(L)))L = \varphi^{-1}(\varphi(L))) 次に、素晴らしい結果が得られます。 モノイド認識L ⊆ Aが*場合M (Lは)のsubmonoidの準同型像であるM(として書かM (L )≺ M)。MMML ⊆ A∗L⊆あ∗L \subseteq A^{\ast}M(L )M(L)M(L)MMMM(L )≺ MM(L)≺MM(L) \prec …

3
小さな未知の多項式で割ったときに、大きな固定多項式の残りを見つける
有限体で動作すると仮定します。この場で大きな多項式p(x)(たとえば、次数1000)が与えられます。この多項式は事前にわかっており、「初期フェーズ」で多くのリソースを使用して計算を行うことができます。これらの結果は、適度に小さいルックアップテーブルに格納される場合があります。 「初期段階」の終わりに、小さな多項式q(x)(たとえば、次数5以下)が与えられます。 「初期フェーズ」でいくつかの複雑な計算を行うことが許可されている場合、p(x)mod q(x)を計算する高速な方法はありますか?1つの明白な方法は、q(x)のすべての可能な値に対してp(x)mod q(x)を計算することです。これを行うより良い方法はありますか?

2
抽象化階層の正式な表現
前書き 私は、(「ソフトウェア製品」のように)製品に作用することができる変更(デルタと呼ばれる)の抽象的な代数的記述である抽象デルタモデリング(ADM)に関する博士論文を書いています。これは、一連の関連製品(「製品ライン」)を単純なコア製品および条件付きで適用されるデルタのセットとして編成するために使用できるため、基礎となるアーティファクトをさらに再利用できます。 デルタモデリングの詳細は私の質問にはそれほど重要ではありませんが、ADMは問題を説明する良い例として役立つので、最も重要な概念を紹介します。 バックグラウンド 関心の主な構造は、三角筋 (P,D,⋅,ϵ,[[−]])(P,D,⋅,ϵ,[[−]])(\mathcal P, \mathcal D, \cdot, \epsilon, \mathbf{[\kern-1pt[-]\kern-1pt]})。製品はユニバーサルセットから来ていPP\mathcal Pます。デルタはモノイドから来る(D,⋅,ϵ)(D,⋅,ϵ)(\mathcal D, \cdot, \epsilon)合成作用素と⋅:D×D→D⋅:D×D→D\cdot : \mathcal D \times \mathcal D \to \mathcal Dと中性元素ϵ∈Dϵ∈D\epsilon \in \mathcal D。意味評価演算子[[−]]:D→2P×P[[−]]:D→2P×P\mathbf{[\kern-1pt[-]\kern-1pt]} : \mathcal D \to 2^{\mathcal P \times \mathcal P} '構文'デルタ変換するd∈Dd∈Dd \in \mathcal D関係にどのように決定した dは、製品を変更することができます。[[d]]⊆P×P[[d]]⊆P×P\mathbf{[\kern-1pt[}\,d\,\mathbf{]\kern-1.5pt]} \subseteq \mathcal P \times \mathcal Pddd 質問 ADMは抽象的な代数であるため、私の仕事のほとんどは製品やデルタの具体的な性質から抽象化されており、多くの結果がより具体的なレベルに下ることなく証明されています。これらの結果は、より具体的な領域に引き継がれると予想されますが、これはまだ正式に確定していません。 …

2
グラフの「形状」を説明できる「グラフィカル」代数はありますか?
グラフ列挙の主な問題の1つは、グラフの「形状」、たとえば特定のグラフの同型クラスを決定することです。すべてのグラフが対称行列として表現できることを十分に承知しています。ただし、その形状を取得するには、行/列の順列のコレクションが必要になるため、マトリックスの適性はやや低くなります。また、いったんその形になると、グラフを「見る」のが少し難しくなります。 私の質問は、グラフの「形状」を説明できる「グラフィカル」代数はありますか? 私が考えているのは、代数的トポロジーがどのような形式のシステムを考え出すのかということです。特に、ノット不変量の代数や、オペラードやポリグラフなどの表記法。この種の「落書き代数」はあまり発達していないので、グラフにはそのような代数が存在しないと信じる理由があるかもしれませんが、そうでないと仮定する前に尋ねたいと思います。 更新: 私の質問はおそらく非常に狭く、すぐに「はい」で答えられないので、モデレーターが気にしない場合は、次のように質問を広げます。 そのようなシステムを作成するために(簡単に、またはその他の方法で)適応できる既存のシステム(上記で説明した種類)はありますか?複数ある場合は、お気軽にお知らせください。そして、すでに述べたものも投入してください。 動機 このような質問に対する私の動機は、実際には非対称グラフを分類することです。私はまだ学部生ではないので、代数グラフ理論の現在の状態の私のレビューはかなり薄いです。しかし、すべてのグラフを代数的な方法で体系的に説明しようとする取り組みがあったとしても、まだまだ多くは見ていません。 そのようなシステムが役立つ実用的な例 すべてのオイラーグラフに次数の頂点がなければならないという証明を記述したいとします。標準証明は通常、使用される実際のエッジに言及せずに、偶数および奇数の程度に関する引数を使用します。典型的な学生はそのような証拠を初めて見つけ、おそらく自分自身の議論を説得しようとしてグラフを描き始めます。しかし、おそらく純粋な「論理」論よりも優れたツールは、そのような言語からの「シンボル」のコレクションが「完全性」の条件を満たさないことを示すことでしょう。 ええ、私は知っています、私はこの最後の部分で手を振っています。もしそうでなければ、おそらく自分でそのようなシステムを作成し始めるでしょう! しかし、少しあいまいであることを無視すると、グラフ理論の古くからよく知られている定理の多くは難しくはないが、本当に優れたフレームワークが統一されたビューに「結び付く」「パッケージ化できる」という概念を必要とするように感じます。

1
代数としてのチューリング機械
代数の枠組みの中で状態に基づく計算のダイナミクスを表現する方法についての調査を書いてみたいです。これまでのところ、DFA、NFA、ミーリーマシン、ムーアマシン、文脈自由文法、さらには単純な量子システムの代数表現に関する論文を見つけることができました。チューリングマシンを代数として表すための適切な情報源は見つかりませんでした。 どんな情報源/考え? ありがとう!

2
どのような理論上のオブジェクトがC ++の概念に対応していますか?
理論的なコンピューターサイエンスのバックグラウンドはありませんが、C ++の概念がどのような理論的なオブジェクトに対応するのかを理解したいと思います。基本的に、C ++の概念では、制約のリストを満たす型のセットを定義できます。それで、理論的な観点から、どのC ++の概念が対応する、またはおおまかに対応する(そしてその場合、違いは何である)のでしょうか。

1
低次多項式の因数分解
変数と総次数多項式を因数分解するために知られている最速のアルゴリズムは何ですか?ここで、は増加し、は固定です。ほとんどの作業は、が増加し、が固定されている場合を考慮しているようです。有限体と有理数の両方の結果に興味があります。nnn≤d≤d\leq dnnnddddddnnn

1
複雑性クラスの代数的(または数値的)不変量
この質問がこのサイトにとってあまりにも単純ではないことを願っています。 数学(トポロジー、幾何学、代数)では、代数的または数値的不変式を考案して2つのオブジェクトを区別し、2つのオブジェクトの値が異なることを証明するのが一般的です。これが複雑度クラスでどの程度試行されているのか(または、そうである場合は、なぜこれについて聞いたことがないのか)と思います。代数的構造は、全体として理論的コンピューターサイエンスで多く表示されます(理論的コンピューターサイエンスでの代数的構造の使用を参照)。 私の初心者では、2つの言語が同等であるという概念を想像できます。これも可逆的な多項式時間削減(または文字列の全単射)の存在です。この概念が不適切であることも想像できます。カーディナリティーが異なる有限言語は、無限言語に関心がある場合でも、同等と見なすことはできません。 興味深い結果をもたらした言語の同型の弱い概念は他にありますか?複雑さのクラスを区別するために使用されている他の種類の数値的にフレーバーされた不変量はありますか?

2
完全な格子上の単調関数の一意の固定点(一意の最小/最大の固定点ではない)を保証するための十分な条件
Tarskiの不動点定理は、完全なラティス上の単調演算子の不動点は完全なラティスであると述べています。結果として、完全なラティス上の単調演算子に対して、一意の最大固定点と一意の最小固定点があります。 フィックスポイントは一意にすることもできますが、一般的には多数にすることができます。 私の質問は、単調関数が完全なラティス上で一意の固定点を持つことができるのはどのような条件下ですか?固有のフィックスポイントを保証するための実用的な十分条件はありますか?プロパティを指定する単調演算子がある場合があるため、これを知っておくと便利です。それが本当に指定したい最大の固定点であるか最小の固定点であるかを綴るのは、簡単なことではありません。場合によっては、2つが一致し、上からまたは下から繰り返すと同じ結果が得られることがわかっているので、より単純またはより効率的な方を喜んで選択できます。
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.