We prove that $\VPnc$ is closed under taking factors over every field. If a noncommutative circuit of size $s$ computes a nonconstant polynomial of degree at most $D$, then each left or right factor has a circuit of size $O(sD^3)$. A central factor $g$ in a decomposition $f=agb$, with nonconstant outer factors $a,b$, has a circuit of size $O(sD^6)$. The proof uses a small weighted nondeterministic finite automaton (NFA) with replacement labels. Given $f=gh$, its labels depend on a word of maximum degree in $h$ and the coefficients of its suffixes. A pairing of accepting paths proves that the induced linear map $T$ satisfies $T(gh)=g$. Matrix substitution implements $T$ in a circuit. Applying the same substitution to a Boolean-sum verifier proves $\VNPnc$ closure. The construction also proves formula closure. The automaton has one copying state and, after leaving it, uses only scalar replacements. This structure gives formulas of size $O(s^2)$ for one-sided factors and $O(s^4)$ for central factors of a size-$s$ formula. The same map proves that polynomial-size noncommutative algebraic branching programs are closed under taking factors. Polynomial-size ABP factorizations over finite fields are already known from~\cite{AJ25}. These are arithmetic size bounds, with arbitrary field constants at unit cost, including over $\Q$. Over finite fields, combining the formula construction with~\cite{AJ22} gives randomized polynomial-time complete factorization of formula inputs, with factors output as formulas. For polynomial-degree circuit inputs, we obtain polynomial-length succinct ABP descriptions with polynomial-time edge queries. We also give two algorithms that output complete ordered irreducible factorizations as polynomial-size circuits: a deterministic $\FP^{\SigTwo}$ algorithm and a zero-error randomized algorithm with an NP oracle and expected polynomial running time.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月1日
深度学习模型不确定性方法对比
PaperWeekly
20+阅读 · 2020年2月10日
非平衡数据集 focal loss 多类分类
AI研习社
33+阅读 · 2019年4月23日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
关于处理样本不平衡问题的Trick整理
机器学习算法与Python学习
14+阅读 · 2017年12月3日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年6月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
12+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月1日
相关资讯
深度学习模型不确定性方法对比
PaperWeekly
20+阅读 · 2020年2月10日
非平衡数据集 focal loss 多类分类
AI研习社
33+阅读 · 2019年4月23日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
关于处理样本不平衡问题的Trick整理
机器学习算法与Python学习
14+阅读 · 2017年12月3日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年6月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员