Permanental Rank vs Determinantal Rank of Random Matrices over Finite Fields
Notice bibliographique
Résumé
This paper is motivated by basic complexity and probability questions about permanents of random matrices over small finite fields, and in particular, about properties separating the permanent and the determinant. Let q be a fixed odd prime, and let k ≤ n both be growing. For a uniformly random n × k matrix A over 𝔽_q, we study the probability that all k × k submatrices of A have zero permanent; namely that A does not have full permanental rank. When k = n, this is simply the probability that a random square matrix over 𝔽_q has zero permanent, which we do not understand. We believe that the probability in this case is 1/q + o(1), which would be in contrast to the case of the determinant, where the answer is 1/q + Ω_q(1). Our main result is that when k is O(√n), the probability that a random n × k matrix does not have full permanental rank is essentially the same as the probability that the matrix has a 0 column, namely (1 +o(1)) k/qⁿ. In contrast, for determinantal (standard) rank the analogous probability is Θ(q^k/q^n). At the core of our result are some basic linear algebraic properties of the permanent that distinguish it from the determinant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».