Zerlegung und Faktorisierung von Transienten in funktionalen Graphen

Konsep Inti

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Lösung von Basisgleichungen der Form A × X ⊇ B über verbundenen funktionalen Graphen, wobei auch die transienten Zustände berücksichtigt werden. Durch die Einführung einer Abstraktion, der sogenannten t-Abstraktion, können starke Einschränkungen für mögliche Lösungen von X abgeleitet werden.

Abstrak

Der Artikel befasst sich mit der Zerlegung und Faktorisierung von funktionalen Graphen (FGs), die zur Analyse des Verhaltens von Funktionen von einer diskreten Menge in sich selbst verwendet werden. Da die beteiligten Systeme recht groß sein können, ist es interessant, sie in mehrere Teilgraphen zu zerlegen und zu faktorisieren, die zusammenwirken.

Polynomgleichungen über funktionalen Graphen bieten einen formalen Weg, diesen Zerlegungs- und Faktorisierungsmechanismus darzustellen, und das Lösen dieser Gleichungen validiert oder widerlegt Hypothesen über ihre Zerlegbarkeit. Die derzeitige Lösungsmethode zerlegt eine einzelne Gleichung in eine Reihe von Basisgleichungen der Form A × X = B (wobei A, X und B FGs sind), um die möglichen Lösungen zu identifizieren. Diese Methode kann jedoch nur FGs berücksichtigen, die nur aus Zyklen bestehen.

Diese Arbeit schlägt einen Algorithmus zum Lösen dieser Basisgleichungen für allgemeine verbundene FGs vor. Durch die Ausnutzung eines Zusammenhangs mit dem Löschproblem (cancellation problem) beweisen wir, dass die obere Schranke für die Anzahl der Lösungen eng mit der Größe des Zyklus im Koeffizienten A der Gleichung zusammenhängt. Das Löschproblem ist auch an den Hauptalgorithmen des Artikels beteiligt.

Wir führen einen polynomiellen Halbentscheidungsalgorithmus ein, der entweder genaue Einschränkungen für potenzielle Lösungen liefert oder unmögliche Gleichungen ausschließt, wenn es nicht möglich ist, solche Einschränkungen zu bestimmen. Die Ideen und Ergebnisse des ersten Algorithmus werden verbessert und erweitert, um einen zweiten exponentiellen Algorithmus zu erhalten, der in der Lage ist, alle Lösungen (falls vorhanden) von Basisgleichungen zu finden, indem er verschiedene "Tricks" einsetzt, um das exponentielle Wachstum so weit wie möglich abzuflachen.

Statistik

Die obere Schranke für die Anzahl der Lösungen einer Basisgleichung A × X ⊇ B hängt eng mit der Größe des Zyklus im Koeffizienten A zusammen.
Der Löschproblem-Zusammenhang ist ein wichtiger Bestandteil der Hauptalgorithmen des Artikels.
Der polynomielle Halbentscheidungsalgorithmus kann entweder genaue Einschränkungen für potenzielle Lösungen liefern oder unmögliche Gleichungen ausschließen.
Der exponentielle Algorithmus verwendet verschiedene "Tricks", um das exponentielle Wachstum so weit wie möglich abzuflachen.

Kutipan

"Polynomgleichungen über funktionalen Graphen bieten einen formalen Weg, diesen Zerlegungs- und Faktorisierungsmechanismus darzustellen, und das Lösen dieser Gleichungen validiert oder widerlegt Hypothesen über ihre Zerlegbarkeit."
"Die obere Schranke für die Anzahl der Lösungen einer Basisgleichung A × X ⊇ B hängt eng mit der Größe des Zyklus im Koeffizienten A zusammen."

Wawasan Utama Disaring Dari

Decomposition and factorisation of transients in Functional Graphs

by Fran... pada arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2208.08310.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

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