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Homotopy techniques for solving sparse column support determinantal polynomial systems
arXiv - CS - Symbolic Computation Pub Date : 2020-09-02 , DOI: arxiv-2009.00844
George Labahn (SCG), Mohab Safey El Din (PolSys), \'Eric Schost (SCG), Thi Xuan Vu (PolSys, SCG)

Let $\mathbf{K}$ be a field of characteristic zero with $\overline{\mathbf{K}}$ its algebraic closure. Given a sequence of polynomials $\mathbf{g} = (g_1, \ldots, g_s) \in \mathbf{K}[x_1, \ldots , x_n]^s$ and a polynomial matrix $\mathbf{F} = [f_{i,j}] \in \mathbf{K}[x_1, \ldots, x_n]^{p \times q}$, with $p \leq q$, we are interested in determining the isolated points of $V_p(\mathbf{F},\mathbf{g})$, the algebraic set of points in $\overline{\mathbf{K}}$ at which all polynomials in $\mathbf{g}$ and all $p$-minors of $\mathbf{F}$ vanish, under the assumption $n = q - p + s + 1$. Such polynomial systems arise in a variety of applications including for example polynomial optimization and computational geometry. We design a randomized sparse homotopy algorithm for computing the isolated points in $V_p(\mathbf{F},\mathbf{g})$ which takes advantage of the determinantal structure of the system defining $V_p(\mathbf{F}, \mathbf{g})$. Its complexity is polynomial in the maximum number of isolated solutions to such systems sharing the same sparsity pattern and in some combinatorial quantities attached to the structure of such systems. It is the first algorithm which takes advantage both on the determinantal structure and sparsity of input polynomials. We also derive complexity bounds for the particular but important case where $\mathbf{g}$ and the columns of $\mathbf{F}$ satisfy weighted degree constraints. Such systems arise naturally in the computation of critical points of maps restricted to algebraic sets when both are invariant by the action of the symmetric group.

中文翻译:

求解稀疏列支持行列多项式系统的同伦技术

令 $\mathbf{K}$ 是一个特征为零的域,$\overline{\mathbf{K}}$ 是它的代数闭包。给定多项式序列 $\mathbf{g} = (g_1, \ldots, g_s) \in \mathbf{K}[x_1, \ldots , x_n]^s$ 和多项式矩阵 $\mathbf{F} = [ f_{i,j}] \in \mathbf{K}[x_1, \ldots, x_n]^{p \times q}$,用$p \leq q$,我们有兴趣确定$V_p 的孤立点(\mathbf{F},\mathbf{g})$,$\overline{\mathbf{K}}$ 中的点的代数集,其中 $\mathbf{g}$ 中的所有多项式和所有 $p$-在 $n = q - p + s + 1$ 的假设下, $\mathbf{F}$ 的未成年人消失。这种多项式系统出现在各种应用中,包括例如多项式优化和计算几何。我们设计了一个随机稀疏同伦算法来计算 $V_p(\mathbf{F}, \mathbf{g})$ 它利用了定义 $V_p(\mathbf{F}, \mathbf{g})$ 的系统的行列式结构。它的复杂性是共享相同稀疏模式的此类系统的最大孤立解的最大数量的多项式,以及附属于此类系统结构的某些组合量。它是第一个同时利用输入多项式的行列式结构和稀疏性的算法。我们还为特定但重要的情况推导出复杂度界限,其中 $\mathbf{g}$ 和 $\mathbf{F}$ 的列满足加权度约束。这种系统在计算受限于代数集的映射的临界点时自然出现,当两者都因对称群的作用而不变时。它的复杂性是共享相同稀疏模式的此类系统的最大孤立解的最大数量的多项式,以及附属于此类系统结构的某些组合量。它是第一个同时利用输入多项式的行列式结构和稀疏性的算法。我们还为特定但重要的情况推导出复杂度界限,其中 $\mathbf{g}$ 和 $\mathbf{F}$ 的列满足加权度约束。这种系统在计算受限于代数集的映射的临界点时自然出现,当两者都因对称群的作用而不变时。它的复杂性是共享相同稀疏模式的此类系统的最大孤立解的最大数量的多项式,以及附属于此类系统结构的某些组合量。它是第一个同时利用输入多项式的行列式结构和稀疏性的算法。我们还为特定但重要的情况推导出复杂度界限,其中 $\mathbf{g}$ 和 $\mathbf{F}$ 的列满足加权度约束。这种系统在计算受限于代数集的映射的临界点时自然出现,当两者都因对称群的作用而不变时。它是第一个同时利用输入多项式的行列式结构和稀疏性的算法。我们还为特定但重要的情况推导出复杂度界限,其中 $\mathbf{g}$ 和 $\mathbf{F}$ 的列满足加权度约束。这种系统在计算受限于代数集的映射的临界点时自然出现,当两者都因对称群的作用而不变时。它是第一个同时利用输入多项式的行列式结构和稀疏性的算法。我们还为特定但重要的情况推导出复杂度界限,其中 $\mathbf{g}$ 和 $\mathbf{F}$ 的列满足加权度约束。这种系统在计算受限于代数集的映射的临界点时自然出现,当两者都因对称群的作用而不变时。
更新日期:2020-09-03
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