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Enregistrement W4416829596 · doi:10.5206/mt.v5i4.24335

Error in Homotopy Methods for Random Roots

2025· article· W4416829596 sur OpenAlexaffvenue
Robert M. Corless, Michelle Hatzel

Notice bibliographique

RevueMaple Transactions · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiquePolynomial and algebraic computation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomotopyMonomialUnivariatePolynomialDegree (music)Unit circleComputationHomotopy analysis method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical homotopy continuation methods are known to be accurate and fast for obtaining roots of univariate polynomials with random coefficients. Due to a result of Kac (1943), which was extended by Edelman and Kostlan (1995), we know that the roots of such polynomials tend to be uniformly distributed on the unit circle, and due to the low condition numbers of such roots, offer a "best case" scenario for testing numerical root-finding algorithms. This paper considers the accuracy and computation cost of homotopy methods of average case polynomials such as the low degree Mandelbrot polynomials, and polynomials generated from random roots. For a worst case polynomial, we look at the Wilkinson polynomial with all positive roots. We take a novel approach in studying both numerical pseudozeros of the target polynomial, and the exact pseudozeros given by the homotopy. We confirm the practitioner's expectation that accuracy of high-speed homotopy methods are highly dependent on how well the start system is scaled to fit the target roots. Thus, the so-called Bézout start system used to find roots on the unit circle is nearly ideal. We show how to adapt these insights to work with other polynomials, including changing from the monomial basis to the Lagrange basis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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