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Enregistrement W4414684088 · doi:10.1016/j.ffa.2025.102730

On the study of semi-involutory and semi-orthogonal matrices

2025· article· en· W4414684088 sur OpenAlexaff
Yogesh Kumar, Susanta Kumar Samanta, P. R. Mishra, Atul Gaur

Notice bibliographique

RevueFinite Fields and Their Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirculant matrixDiagonalOrder (exchange)Matrix (chemical analysis)Main diagonalComputational complexity theoryDiagonal matrix

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates semi-involutory and semi-orthogonal matrices, presenting two algorithms for verifying these properties for n × n matrices over F p m ⁎ . The algorithms significantly reduce computational complexity by avoiding the need for non-singular diagonal matrices. The structure of circulant matrices with these properties is also explored, including the derivation of the exact form of their corresponding diagonal matrices. We further investigate MDS matrices with semi-involutory and semi-orthogonal properties. We prove that semi-involutory circulant matrices of order n ≥ 3 over F 2 m , where gcd ⁡ ( n , 2 m − 1 ) = 1 , cannot be MDS matrices. Additionally, we show that semi-orthogonal circulant matrices of order 2 n over F 2 m cannot be MDS. Finally, explicit formulas for counting 3 × 3 semi-involutory and semi-orthogonal MDS matrices over F 2 m are derived, and exact counts for 4 × 4 semi-involutory and semi-orthogonal MDS matrices over F 2 m for m = 3 and 4 are provided.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,196

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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