論文の概要: Decision trees, Frobenius traces, and Weierstrass coefficients of elliptic curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24251v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 10:40:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.385309
• Title: Decision trees, Frobenius traces, and Weierstrass coefficients of elliptic curves
• Title（参考訳）: 楕円曲線の決定木、フロベニウストレース、ワイエルシュトラス係数
• Abstract要約: 我々は、$mathbbQ$を超える楕円曲線の最小Weierstrass係数がフロベニウストレースから計算される範囲について検討する。 フロベニウストレースと導体パリティを用いたこれらの係数の明示的な公式を証明した。 特に、楕円曲線の最初の3つの最小ワイエルシュトラス係数は、その同種類によって決定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7492714293700917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the extent to which the reduced minimal Weierstrass coefficients of an elliptic curve over $\mathbb{Q}$ may be computed from it's Frobenius traces. Decision tree models reveal that the first two reduced minimal Weierstrass coefficients can be recovered with perfect accuracy from the Frobenius traces at the primes $2$ and $3$, and the third by supplementing these two traces with the conductor parity. We subsequently prove explicit formulae for these coefficients using the Frobenius traces and conductor parity. These formulae appear to be new. In particular, we deduce that the first three reduced minimal Weierstrass coefficients of an elliptic curve are determined by its isogeny class.
• Abstract（参考訳）: 我々は、$\mathbb{Q}$ 上の楕円曲線の最小ワイエルシュトラス係数がフロベニウストレースから計算される範囲について検討する。 決定木モデルでは、最初の2つの最小のワイエルシュトラスの係数を2ドルと3ドルという素数でのフロベニウスのトレースから完全精度で回収できることが示され、第3はこれら2つのトレースを導体パリティで補うことで得られる。 その後、フロベニウストレースと導体パリティを用いたこれらの係数の明示的な公式を証明した。 これらの公式は新しいものと思われる。 特に、楕円曲線の最初の3つの最小ワイエルシュトラス係数は、その同種類によって決定される。

関連論文リスト

• Nonparametric inference for density-dependent McKean--Vlasov diffusions [3.094107483966034]
  スパースReQUニューラルネットをベースとしたSieve maximum-likelihood 推定器を構築した。 これは、$L2$-メトリックにおいて$left(b_nlog n/nright)/(2+3)$の速度で真に収束する。 一致するアソアドの下界は、対数的因子までのこの有界の極小最適性を証明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-01T12:44:35Z)
• Dimension Reduction for Curves: Simplified and Generalized [56.23281156053955]
  我々は高次元多角曲線の次元を減少させるためにランダムな射影を再考する。 我々は、既知の$O(varepsilon-2log(nm))$がランダム射影のターゲット次元に有界であることの簡単な証明を与える。 我々の証明はスパース・オブリビラスな部分空間埋め込みの概念に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-03T08:48:35Z)
• Support-Projected Petz Monotone Geometry of Two-Qubit Families: Three-Channel Identity and Non-Reduction of Curvatures [1.227734309612871]
  本稿では、任意のペッツ単調量子測度を回路定義部分多様体へ引き戻すことにより、純粋2量子変分族の情報幾何について検討する。 このフレームワークは対称対数微分(SLD/Bures)のケースを厳密に一般化し、特にウィグナー・ヤネーゼとボゴリボフ・クボ・モリ計量を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T03:27:10Z)
• MNT Elliptic Curves with Non-Prime Order [0.0]
  一般化されたMNT曲線を生成する方法を提案する。 そのようなペアリーな曲線の順序は、2つの素数の積である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T12:43:31Z)
• Intertwining Curvature Bounds for Graphs and Quantum Markov Semigroups [8.632506864465501]
  グラフと量子マルコフ半群に対する交叉曲率下界の概念を導入する。 この曲率の概念は、Bakry-'Emeryとエントロピックリッチ曲率の両方よりも強い。 量子ビットの場合、この改良されたエントロピー曲率境界は、最適定数を持つ対数的ソボレフの不等式を意味する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T14:26:50Z)
• Last-Iterate Convergence of Adaptive Riemannian Gradient Descent for Equilibrium Computation [52.73824786627612]
  本稿では,テクスト幾何学的強単調ゲームに対する新たな収束結果を確立する。 我々のキーとなる結果は、RGDがテクスト幾何学的手法で最終定位線形収束を実現することを示しています。 全体として、ユークリッド設定を超えるゲームに対して、幾何学的に非依存な最終点収束解析を初めて提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T01:20:44Z)
• Rigorous derivation of the Efimov effect in a simple model [68.8204255655161]
  我々は、2体ゼロレンジ相互作用と、与えられた半径$a>0$の3体ハードコア反発を持つ$mathbbR3$の3つの同一ボソンの系を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T10:11:28Z)
• Machine Learned Calabi-Yau Metrics and Curvature [0.0]
  リッチ・フラット(カラビ・ヤウ)計量の発見は、弦理論や現象学に深い意味を持つ幾何学における長期的問題である。 この問題に対する新たな攻撃は、ニューラルネットワークを使用して、与えられたK"ahlerクラス内のカラビ・ヤウ計量への近似を工学する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-17T18:59:03Z)
• Structural aspects of FRG in quantum tunnelling computations [68.8204255655161]
  一次元の4次元高調波発振器とダブルウェルポテンシャルの両方を探索する。 ポテンシャルV_k(varphi)と波動関数再正規化Z_k(varphi)の2つの偏微分方程式について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T15:23:25Z)
• First-Order Algorithms for Min-Max Optimization in Geodesic Metric Spaces [93.35384756718868]
  min-maxアルゴリズムはユークリッド設定で解析されている。 指数関数法 (RCEG) が線形速度で最終収束を補正したことを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T18:53:44Z)
• Learning Sparse Graph with Minimax Concave Penalty under Gaussian Markov Random Fields [51.07460861448716]
  本稿では,データから学ぶための凸解析フレームワークを提案する。 三角凸分解はその上部に対応する変換によって保証されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-17T17:46:12Z)
• High-Dimensional Gaussian Process Inference with Derivatives [90.8033626920884]
  低データ状態の$ND$では、Gram行列は$mathcalO(N2D + (N2)3)$に推論のコストを下げる方法で分解できることを示す。 最適化や予測勾配を持つハミルトニアンモンテカルロなど、機械学習に関連する様々なタスクでこの可能性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T13:24:41Z)

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。