論文の概要: Discreteness of asymptotic tensor ranks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01718v3
• Date: Tue, 24 Sep 2024 08:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:02:22.904000
• Title: Discreteness of asymptotic tensor ranks
• Title（参考訳）: 漸近テンソルランクの離散性
• Authors: Jop Briët, Matthias Christandl, Itai Leigh, Amir Shpilka, Jeroen Zuiddam,
• Abstract要約: 置換ランクとスライスランクは累積点を持たず、複素数に対してスライスランクは累積点を持たないことを示す。 我々のアプローチの中心はテンソルのサブランク上の2つの新しい一般下界であり、テンソルがどれだけ対角化できるかを測定する。 行列部分空間における最大階数に対する新しい下界は、3つの異なる方向に3つのテンソルをスライスすることで得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.916635054977068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tensor parameters that are amortized or regularized over large tensor powers, often called "asymptotic" tensor parameters, play a central role in several areas including algebraic complexity theory (constructing fast matrix multiplication algorithms), quantum information (entanglement cost and distillable entanglement), and additive combinatorics (bounds on cap sets, sunflower-free sets, etc.). Examples are the asymptotic tensor rank, asymptotic slice rank and asymptotic subrank. Recent works (Costa-Dalai, Blatter-Draisma-Rupniewski, Christandl-Gesmundo-Zuiddam) have investigated notions of discreteness (no accumulation points) or "gaps" in the values of such tensor parameters. We prove a general discreteness theorem for asymptotic tensor parameters of order-three tensors and use this to prove that (1) over any finite field (and in fact any finite set of coefficients in any field), the asymptotic subrank and the asymptotic slice rank have no accumulation points, and (2) over the complex numbers, the asymptotic slice rank has no accumulation points. Central to our approach are two new general lower bounds on the asymptotic subrank of tensors, which measures how much a tensor can be diagonalized. The first lower bound says that the asymptotic subrank of any concise three-tensor is at least the cube-root of the smallest dimension. The second lower bound says that any concise three-tensor that is "narrow enough" (has one dimension much smaller than the other two) has maximal asymptotic subrank. Our proofs rely on new lower bounds on the maximum rank in matrix subspaces that are obtained by slicing a three-tensor in the three different directions. We prove that for any concise tensor, the product of any two such maximum ranks must be large, and as a consequence there are always two distinct directions with large max-rank.
• Abstract（参考訳）: テンソルパラメータは、しばしば「漸近的」テンソルパラメータと呼ばれ、代数的複雑性理論(高速行列乗算アルゴリズムの構築)、量子情報(絡み合いコストと蒸留可能な絡み合い)、加法的コンビネータ(キャップセット、サンフラワーフリーセットなど)を含むいくつかの領域において中心的な役割を果たす。 例えば、漸近テンソルランク、漸近スライスランク、漸近サブランクである。 最近の研究 (Costa-Dalai, Blatter-Draisma-Rupniewski, Christandl-Gesmundo-Zuiddam) では、そのようなテンソルパラメータの値における離散性(累積点を持たない)や「ギャップ」の概念が研究されている。 我々は、次数3テンソルの漸近テンソルパラメータに対する一般的な離散性定理を証明し、これを、(1)任意の有限体(実際、任意の体における係数の有限集合)、漸近部分ランクおよび漸近スライスランクが累積点を持たないこと、(2)複素数上では、漸近スライスランクが累積点を持たないことを証明するために利用する。 我々のアプローチの中心はテンソルの漸近部分ランクの2つの新しい一般下界であり、テンソルがどれだけ対角化できるかを測定する。 最初の下界は、任意の簡潔な3次元テンソルの漸近部分ランクは、少なくとも最小次元の立方根であると述べている。 2番目の下界は、「十分狭く」(他の2つよりも1次元がかなり小さい)任意の簡潔な3つのテンソルは、最大漸近部分ランクを持つと述べている。 我々の証明は、行列部分空間の最大階数に対する新しい下界に依存し、3つの異なる方向に3つのテンソルをスライスすることで得られる。 任意の簡潔なテンソルに対して、そのような最大ランクの任意の2つの積は大きいものでなければならないことを証明し、その結果、常に大きな最大ランクを持つ2つの異なる方向が存在する。

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