Matrices are built and designed by applying procedures from lower order matrices. Matrix tensor products, direct sums or multiplication of matrices are such procedures and a matrix built from these is said to be a {\em separable} matrix. A {\em non-separable} matrix is a matrix which is not separable and is often referred to as {\em an entangled matrix}. The matrices built may retain properties of the lower order matrices or may also acquire new desired properties not inherent in the constituents. Here design methods for non-separable matrices of required types are derived. These can retain properties of lower order matrices or have new desirable properties. Infinite series of required non-separable matrices are constructible by the general methods. Non-separable matrices are required for applications and other uses; they can capture the structure in a unique way and thus perform much better than separable matrices. General new methods are developed with which to construct {\em multidimensional entangled paraunitary matrices}; these have applications for wavelet and filter bank design. The constructions are in addition used to design new systems of non-separable unitary matrices; these have applications in quantum information theory. Some consequences include the design of full diversity constellations of unitary matrices, which are used in MIMO systems, and methods to design infinite series of special types of Hadamard matrices.


翻译:矩阵可通过低阶矩阵的运算过程构建与设计。矩阵的张量积、直和或矩阵乘法即为此类过程,由此构建的矩阵称为可分离矩阵。非分离矩阵则指不可分离的矩阵,常被称为纠缠矩阵。所构建的矩阵可能保留低阶矩阵的性质,也可能获得低阶矩阵本身不具备的新期望性质。本文推导了所需类型非分离矩阵的设计方法,这些方法既能保留低阶矩阵的性质,也能赋予新期望特性。通过通用方法可构造所需非分离矩阵的无穷序列。非分离矩阵在应用与其他用途中具有必要性:它们能以独特方式捕捉结构特征,从而表现远优于可分离矩阵。我们发展了构建多维纠缠酋矩阵的全新通用方法,此类矩阵在小波与滤波器组设计中具有应用价值。此外,这些构造方法还可用于设计新型非分离么正矩阵系统,这在量子信息理论中有重要应用。相关成果包括设计用于MIMO系统的满分级酉矩阵星座,以及构建特殊类型阿达马矩阵无穷序列的方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4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
2+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+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 · 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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月28日
VIP会员
最新内容
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
专知会员服务
4+阅读 · 今天15:21
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:12
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
4+阅读 · 今天14:55
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
3+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
7+阅读 · 7月17日
相关VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4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
相关基金
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 · 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
4+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 · 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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员