論文の概要: Hermitian and unitary almost-companion matrices of polynomials on demand
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07435v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 11:05:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 16:19:15.876970
- Title: Hermitian and unitary almost-companion matrices of polynomials on demand
- Title(参考訳): 需要多項式のエルミート行列とユニタリ近似行列
- Authors: L.A. Markovich and A. Migliore and A. Messina
- Abstract要約: ほぼコンパニオンマトリックス(ACM)の概念を紹介する。
ACM を与えられたモニックで一般に複素な性質を持つ行列として定義する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce the concept of Almost-Companion Matrix (ACM) by relaxing the
non-derogatory property of the standard Companion Matrix (CM). That is, we
define an ACM as a matrix whose characteristic polynomial coincides with a
given monic and generally complex polynomial. The greater flexibility inherent
in the ACM concept, compared to CM, allows the construction of ACMs that have
convenient matrix structures satisfying desired additional conditions,
compatibly with specific properties of the polynomial coefficients. We
demonstrate the construction of Hermitian and Unitary ACMs starting from
appropriate third degree polynomials, with implications for their use in
physical-mathematical problems such as the parameterization of the Hamiltonian,
density, or evolution matrix of a qutrit. We show that the ACM provides a means
of identifying properties of a given polynomial and finding its roots. For
example, we describe the ACM-based solution of cubic complex algebraic
equations without resorting to the use of the Cardano-Dal Ferro formulas. We
also show the necessary and sufficient conditions on the coefficients of a
polynomial for it to represent the characteristic polynomial of a unitary ACM.
The presented approach can be generalized to complex polynomials of higher
degree.
- Abstract(参考訳): 本稿では,標準コンパニオン行列(CM)の非退化特性を緩和することにより,ほぼコンパニオン行列(ACM)の概念を導入する。
すなわち、acm を特性多項式が与えられたモニックで一般に複素多項式と一致する行列として定義する。
cmと比べ、acmの概念に固有の大きな柔軟性により、多項式係数の特定の性質と相まって、望ましい追加条件を満たす便利な行列構造を持つacmを構築することができる。
本研究は, 適当な3次多項式から始まったエルミートとユニタリのacmの構成を実証し, ハミルトンのパラメータ化, 密度, およびクトリットの進化行列など, 物理数学的な問題への応用を示唆する。
ACMは、与えられた多項式の性質を識別し、その根を見つける手段を提供する。
例えば、カルダーノ・ダル・フェロの公式を使わずに、3次複素代数方程式のACMに基づく解を記述する。
また, 1次ACMの特性多項式を表現するために, 多項式の係数に対して必要かつ十分な条件を示す。
提案されたアプローチはより高次複素多項式に一般化することができる。
関連論文リスト
- Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry [63.694184882697435]
グローバル共分散プーリング(GCP)は、高レベルの表現の2階統計を利用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を向上させることが実証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T07:11:44Z) - Discovering modular solutions that generalize compositionally [55.46688816816882]
実演から純粋に線形変換までを識別することは、指数関数的な数の加群の組み合わせを学習することなく可能であることを示す。
さらに, 有限データからのメタラーニングにより, 多くの複雑な環境において, 構成を一般化するモジュラーポリシが発見可能であることを実証的に実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T16:33:50Z) - An Exponential Separation Between Quantum Query Complexity and the
Polynomial Degree [79.43134049617873]
本稿では,部分関数に対する完全次数と近似量子クエリの指数関数的分離を実証する。
アルファベットのサイズについては、定値対分離の複雑さがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-22T22:08:28Z) - Unitary Approximate Message Passing for Matrix Factorization [90.84906091118084]
行列分解 (MF) を一定の制約で考慮し, 様々な分野の応用を見いだす。
我々は,効率の良いメッセージパッシング実装であるUAMPMFを用いて,MFに対するベイズ的アプローチを開発する。
UAMPMFは、回復精度、ロバスト性、計算複雑性の観点から、最先端のアルゴリズムを著しく上回ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-31T12:09:32Z) - Krylov complexity and orthogonal polynomials [30.445201832698192]
クリロフ複雑性(Krylov complexity)は、ハイゼンベルク時間発展に適応した基底に関して作用素の成長を測定する。
この基底の構成はランツォの帰納法に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T14:40:54Z) - On the general family of third-order shape-invariant Hamiltonians
related to generalized Hermite polynomials [0.0]
この研究は、一般化されたエルミートの観点から、有理量子ポテンシャルの最も一般的な構成を報告し分類する。
これは、3階形状不変ハミルトニアンと第4パインレフ方程式の本質的な関係を利用して達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T20:45:37Z) - Polynomial algebras of superintegrable systems separating in Cartesian
coordinates from higher order ladder operators [0.618778092044887]
座標を分離する高階超可積分系のクラスを特徴づける一般代数を導入する。
この構成は、基礎となるハイゼンベルク代数とそれらの定義する高階ラグ作用素に依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-27T03:33:26Z) - Polytopic Matrix Factorization: Determinant Maximization Based Criterion
and Identifiability [10.355894890759377]
本稿では,新しいデータ分解手法として,ポリトピックマトリックスファクトリゼーション(PMF)を導入する。
ポリトープの選択は、潜在成分の想定される特徴とその相互関係を反映している。
無限に多くのポリトープ選択を持つことは、潜在ベクトルを特徴づける柔軟性の形式を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T16:49:24Z) - Partial Counterfactual Identification from Observational and
Experimental Data [83.798237968683]
観測データと実験データの任意の組み合わせから最適境界を近似する有効なモンテカルロアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、合成および実世界のデータセットに基づいて広範囲に検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T02:21:30Z) - Finite-Function-Encoding Quantum States [52.77024349608834]
任意の$d$値論理関数を符号化する有限関数符号化(FFE)を導入する。
それらの構造的特性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T13:53:23Z) - Matrix product operator representation of polynomial interactions [0.0]
格子サイト分離を行列積演算子(MPO)として指数関数として成長する1次元格子上の相互作用ハミルトニアンの正確な構成を提供する。
本研究は,多体量子演算子の相関構造に関する新たな知見を提供するとともに,対話を指数的に探索する多体系のシミュレーションにも有効である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T04:15:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。