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Enregistrement W2808956377 · doi:10.1145/3208976.3209024

Computing Nearby Non-trivial Smith Forms

2018· article· en· W2808956377 sur OpenAlexaff
Mark Giesbrecht, Joseph Haraldson, George Labahn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePolynomial and algebraic computation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatrix polynomialComputationPolynomial matrixRobustness (evolution)Matrix (chemical analysis)PolynomialComputer scienceRank (graph theory)MapleAlgorithmCharacteristic polynomialMathematicsAlgebra over a fieldPure mathematicsCombinatoricsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the problem of computing the nearest matrix polynomial with a non-trivial Smith Normal Form. We show that computing the Smith form of a matrix polynomial is amenable to numeric computation as an optimization problem. Furthermore, we describe an effective optimization technique to find a nearby matrix polynomial with a non-trivial Smith form. The results are later generalized to include the computation of a matrix polynomial having a maximum specified number of ones in the Smith Form (i.e., with a maximum specified McCoy rank). We discuss the geometry and existence of solutions and how our results can used for a backwards error analysis. We develop an optimization-based approach and demonstrate an iterative numerical method for computing a nearby matrix polynomial with the desired spectral properties. We also describe the implementation of our algorithms and demonstrate the robustness with examples in Maple.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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