We introduce monomial divisibility diagrams (MDDs), a data structure for monomial ideals that supports insertion of new generators and fast membership tests. MDDs stem from a canonical tree representation by maximally sharing equal subtrees, yielding a directed acyclic graph. We establish basic complexity bounds for membership and insertion, and study empirically the size of MDDs. As an application, we integrate MDDs into the signature Gröbner basis implementation of the Julia package AlgebraicSolving.jl. Membership tests in monomial ideals are used to detect some reductions to zero, and the use of MDDs leads to substantial speed-ups.


翻译:本文引入单项式可除性图(MDD),这是一种支持新生成元插入和快速成员检测的单项式理想数据结构。MDD源于通过最大化共享相等子树得到的规范树表示,形成有向无环图。我们建立了成员检测与插入操作的基本复杂度界限,并对MDD的规模进行了实证研究。作为应用,我们将MDD集成到Julia软件包AlgebraicSolving.jl的签名Gröbner基实现中。单项式理想的成员检测可用于发现部分零约化,而MDD的使用带来了显著的加速效果。

0
下载
关闭预览

相关内容

【Reza Yazdanfar】基于递归神经网络的多元缺失值时间序列
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
论文浅尝 | ICLR2020 - 基于组合的多关系图卷积网络
开放知识图谱
21+阅读 · 2020年4月24日
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
机器之心
12+阅读 · 2017年10月23日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3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
6+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
VIP会员
相关VIP内容
【Reza Yazdanfar】基于递归神经网络的多元缺失值时间序列
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
【NeurIPS2020】可处理的反事实推理的深度结构因果模型
专知会员服务
49+阅读 · 2020年9月28日
相关资讯
论文浅尝 | ICLR2020 - 基于组合的多关系图卷积网络
开放知识图谱
21+阅读 · 2020年4月24日
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
机器之心
12+阅读 · 2017年10月23日
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到DeepLab
炼数成金订阅号
26+阅读 · 2017年7月10日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+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