タグ付けされた質問 「polynomials」

1
与えられた一連の点で多項式を推定するアルゴリズムの結果は何ですか?
与えられた多項式がゼロであるかどうかをチェックする、多項式同一性テストのための多くのランダム化されたアルゴリズムがあるようです。特定のポイントセットで多項式を推定するアルゴリズムの結果はありますか?これは、たとえば、多項式がゼロに評価するこれらの点の何分の1を近似するか、またはこれらの点の多項式の平均値を近似するかなどです。ポイントのセットは、アルゴリズムに固有にすることができます。

1
高次多項式の無作為な同一性テスト?
ましょうあることサイズのポリ演算回路として与え変量多項式、およびlet素数です。fffnnn(n)(n)(n)p=2Ω(n)p=2Ω(n)p = 2^{\Omega(n)} 時間がとエラー確率を使用して、次数が、がに対してにゼロであるかどうかをテストできますか先験的に限界がある?が一変量の場合はどうなりますか?fffZpZp\mathbb{Z}_ppoly(n)poly(n)\mbox{poly}(n)≤1−1/poly(n)≤1−1/poly(n)\leq 1-1/\mbox{poly}(n)fff 場合は、効率的にテストできることに注意してください、同一としてゼロで正式な表現、サイズのフィールドの上シュワルツ-Zippelを適用することで言う、最大度合いので、ある。fff 22|f|22|f|2^{2|f|}fff2|f|2|f|2^{|f|}

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?

1
二次多項式の二乗和の系統的研究
固有値分解に実際に反映されている2次形式に似た2次形式の2乗和の体系的な研究が存在するかどうか疑問に思います(これは、実際に大きな意味を持ちます)。質問の重要性に関連するいくつかの例。 主成分分析(PCA)。点の集合与えられるとは、行列として記述された軸の集合、...を見つけます、および説明、...、は、説明できない分散を最小化します。つまり、次の四次最適化問題を解きますxi∈Rn,i=1..kxi∈Rn,i=1..kx_i \in \mathbb{R^n}, i=1..ku1u1u_1umumu_mU∈RnxRmU∈RnxRmU \in \mathbb{R^n x R^m}ξ1ξ1\xi_1ξk,ξ∘∈Rmξk,ξ∘∈Rm\xi_k, \xi_{\circ} \in \mathbb{R^m} argminu1,..,un, ξ1,..,ξk∑i(UTξi−xi)2argminu1,..,un, ξ1,..,ξk⁡∑i(UTξi−xi)2 \mathop{argmin} \limits_{u_1,.., u_n,\ \xi_1, .., \xi_k} \sum \limits_{i} \left( U^T \xi_i - x_i \right)^2 対称性の魔法により、特異値分解による解が得られます 一般化されたPCA。PCAと同じですが、観測可能な各関連付けられた精度行列ます。問題はより複雑になります X IAi∈RnxRnAi∈RnxRnA_i \in \mathbb{R^n x R^n} xixix_i argminu1,..,un, ξ1,..,ξk∑i(AiUTξi−xi)2argminu1,..,un, ξ1,..,ξk⁡∑i(AiUTξi−xi)2 \mathop{argmin} \limits_{u_1,.., u_n,\ \xi_1, .., \xi_k} \sum \limits_{i} \left( …

1
線形制約の影響を受ける多項式関数を最大化するのはどのくらい「難しい」のでしょうか。
一般的な問題 我々は多変数多項式の関数があるとし、およびいくつかの線形関数ℓ I(xと)。次の最適化問題の解決の複雑さについて何がわかっていますか?f(x)f(x)f(\mathbf{x})ℓi(x)ℓi(x)\ell_i(\mathbf{x}) MaximizeSubject to: f(x)ℓi(x)≤0 for all iMaximizef(x)Subject to: ℓi(x)≤0 for all i\begin{align*} \text{Maximize} & \;\; f(\mathbf{x}) \\ \text{Subject to: } & \;\, \ell_i(\mathbf{x}) \le 0\text{ for all } i \end{align*} 制約によって決定された領域は有界であると想定できます。 関連するがより具体的な問題 境界のあるポリトープ(一連の線形不等式の交差として表される)があるとします。ポリトープに完全に含まれる(軸に平行な)超長方形の最大体積を計算したい。この問題を解決する複雑さは何ですか? これらの問題のいずれかに関するヘルプは大歓迎です。

4
二次多変量多項式に解があるかどうかを判断するための効率的なアルゴリズムは何ですか?
一般に、多変量多項式の充足可能性は3-SATと同等であることを知っています。ただし、2次の場合に優れた手法があるかどうか、特に多項式の時間解があるかどうかは疑問です。 より一般的な質問になると思いますが、充足可能性の問題が効率的に解決できる多変量多項式のクラスはありますか?

1
ステパノフ法によるコンピューターサイエンスの結果
私は最近、チェンナイ数学研究所の疑似ランダム性に関するワークショップに参加しました。ベンカットグルスワミは、(コーディング理論に関する)講演中に次の美しい声明を発表しました。 学位という単純な事実を使用してどれだけ証明できるかは注目に値します ddd フィールド上の多項式は最大で ddd ルーツ。 これはステパノフ法とも呼ばれていると思います(これらのアプリケーションでは、通常、根は多重度も高くなります)。私がこれを目にした 1つの場所は、マイケルフォーブス、Neeraj Kayal、Rajatt Mittal、およびChandan Sahaによる最小の非剰余の平方根境界に関する論文です。 このプリンシパルはワークショップで、Venkatの講演でリードソロモンコード(たとえば、このコースで見つかる)のユニークなリストデコードで強調されました。ニーラジカヤルの講演で、彼は他の2つの例を示しました。有限体カケヤ予想とジョイント予想(両方ともZeev Dvirによるこの非常に素晴らしい調査で見つかります)の証明です。私が考えることができる他の例は、Dana MoshkovitzによるSchwartz-Zippel補題の証明であり、私のお気に入りのもう1つは、本質的にこの事実のみを使用するAKS素数性テストです(ストレッチを許可されている場合)。 この単純な事実を(本質的に)使用したエレガントな結果の他の例があるかどうか疑問に思っていました。 この投稿は、以前の質問「複雑さの結果のための多項式法」と密接に関連していますが、より一般的な「多項式法」に関するものでした。
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.