Consider a subfield of the field of rational functions in several indeterminates. We present an algorithm that, given a set of generators of such a subfield, finds a simple generating set. We provide an implementation of the algorithm and show that it improves upon the state of the art both in efficiency and the quality of the results. Furthermore, we demonstrate the utility of simplified generators through several case studies from different application domains, such as structural parameter identifiability. The main algorithmic novelties include performing only partial Gröbner basis computation via sparse interpolation and efficient search for polynomials of a fixed degree in a subfield of the rational function field.


翻译:考虑多元有理函数域的一个子域。我们提出一种算法,给定该子域的一组生成元,可找到一组简单生成元。我们提供了该算法的实现,并证明其在效率和结果质量上均优于现有技术。此外,我们通过来自不同应用领域(如结构参数可辨识性)的多个案例研究,展示了简化生成元的实用性。该算法的主要创新点包括:通过稀疏插值进行部分Gröbner基计算,以及高效搜索有理函数域子域中固定次数的多项式。

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2025】TimeDP:通过领域提示学习生成多领域时间序列
【博士论文】深度神经网络的元学习损失函数,184页pdf
专知会员服务
22+阅读 · 2024年6月17日
蛋白质深度神经网络能量函数的构建
专知会员服务
15+阅读 · 2022年8月28日
不可错过!华盛顿大学最新《生成式模型》课程,附PPT
专知会员服务
65+阅读 · 2020年12月11日
自然语言生成资源列表
专知
17+阅读 · 2020年1月4日
机器也能学会如何学习?——元学习介绍
AINLP
19+阅读 · 2019年9月22日
【学界】 李飞飞学生最新论文:利用场景图生成图像
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年4月9日
线性回归:简单线性回归详解
专知
12+阅读 · 2018年3月10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
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
1+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
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
VIP会员
相关基金
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
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
1+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
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