Based on a theorem of Bergman we show that multivariate noncommutative polynomial factorization is deterministic polynomial-time reducible to the factorization of bivariate noncommutative polynomials. More precisely, we show the following: (1) In the white-box setting, given an n-variate noncommutative polynomial f in F<X> over a field F (either a finite field or the rationals) as an arithmetic circuit (or algebraic branching program), computing a complete factorization of f is deterministic polynomial-time reducible to white-box factorization of a noncommutative bivariate polynomial g in F<x,y>; the reduction transforms f into a circuit for g (resp. ABP for g), and given a complete factorization of g the reduction recovers a complete factorization of f in polynomial time. We also obtain a similar deterministic polynomial-time reduction in the black-box setting. (2) Additionally, we show over the field of rationals that bivariate linear matrix factorization of 4 x 4 matrices is at least as hard as factoring square-free integers. This indicates that reducing noncommutative polynomial factorization to linear matrix factorization (as done in our recent work [AJ22]) is unlikely to succeed over the field of rationals even in the bivariate case. In contrast, multivariate linear matrix factorization for 3 x 3 matrices over rationals is in polynomial time.


翻译:基于Bergman的一个定理,我们证明了多元非交换多项式因式分解可确定性地在多项式时间内归约到二元非交换多项式的因式分解。具体而言,我们证明了以下结论:(1)在白箱设定下,给定域F(有限域或有理数域)上由算术电路(或代数分支程序)表示的n元非交换多项式f ∈ F<X>,计算f的完全分解可确定性地在多项式时间内归约到非交换二元多项式g ∈ F<x,y>的白箱因式分解;该归约将f转化为g的电路(或g的ABP),并且给定g的完全分解,归约可在多项式时间内恢复出f的完全分解。我们在黑箱设定下也得到了类似的确定性多项式时间归约。(2)此外,我们证明了在有理数域上,4×4矩阵的二元线性矩阵分解的难度不低于分解无平方因子整数。这表明将非交换多项式因式分解归约到线性矩阵分解(如我们近期工作[AJ22]所做)在有理数域上即使对于二元情形也难以成功。相比之下,有理数域上3×3矩阵的多元线性矩阵分解可在多项式时间内完成。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
282+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
282+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员