Numerical nonlinear algebra is a computational paradigm that uses numerical analysis to study polynomial equations. Its origins were methods to solve systems of polynomial equations based on the classical theorem of B\'ezout. This was decisively linked to modern developments in algebraic geometry by the polyhedral homotopy algorithm of Huber and Sturmfels, which exploits the combinatorial structure of the equations and led to efficient software for solving polynomial equations. Subsequent growth of numerical nonlinear algebra continues to be informed by algebraic geometry and its applications. These include new approaches to solving, algorithms for studying positive-dimensional varieties, certification, and a range of applications both within mathematics and from other disciplines. With new implementations, numerical nonlinear algebra is now a fundamental computational tool for algebraic geometry and its applications. We survey some of these innovations and some recent applications.


翻译:数值非线性代数是一种利用数值分析研究多项式方程的计算范式。其起源可追溯至基于经典贝祖定理求解多项式方程组的方法。胡贝尔与斯图姆费尔斯提出的多面体同伦算法将这一领域与代数几何的现代发展紧密联系起来——该算法利用了方程的组合结构,并促成了求解多项式方程的高效软件。此后,数值非线性代数的持续发展始终以代数几何及其应用为导向,衍生出包括新型求解方法、正维数簇研究算法、结果验证技术,以及数学内外领域的广泛应用。随着新实现方案的问世,数值非线性代数现已成为代数几何及其应用领域的基础计算工具。本文综述了部分创新成果及近期应用案例。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
24+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
12+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
5+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
18+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
24+阅读 · 2022年2月4日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员