論文の概要: Degeneracy graph determinants and higher-dimensional Young diagrams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.20368v1
- Date: Wed, 14 Oct 2026 15:41:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:16.225432
- Title: Degeneracy graph determinants and higher-dimensional Young diagrams
- Title(参考訳): 退化グラフ行列と高次元ヤング図形
- Abstract要約: 基底特性は、プロジェクターベースでこれらの単項の値の行列の非消滅行列式と等価であることを示す。
行列式の指数は、グラフのノードに付随する高次元ヤング図形の重複体積であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Kemp and Ramgoolam proposed a basis of monomials for a commutative semisimple algebra with generators \(C_1,\ldots, C_L\), constructed from a degeneracy graph which records how the eigenspaces of \( C_1\) are successively split by \( C_2,\ldots, C_L\). They showed that the basis property is equivalent to the non-vanishing of the determinant of the matrix of values of these monomials on the projector basis, and conjectured a factorised formula for this determinant, as a product of powers of eigenvalue differences. We prove this formula for any number of generators. The proof uses graph analogues of Newton polynomials. Their evaluation matrix is not triangular in general, but expanding the rows of the children of each node of the penultimate layer in a Newton basis of their eigenvalues makes it block triangular, with diagonal blocks given by smaller degeneracy graphs in which the final layer is removed. The formula then follows by induction on the number of layers. We show that the exponents in the determinant are overlap volumes of higher-dimensional Young diagrams attached to the nodes of the graph: intervals, ordinary Young diagrams, plane partitions and their higher analogues. Finally, the block triangular structure gives an explicit recursive inversion of the evaluation matrix, expressing the projectors in the monomial basis.
- Abstract(参考訳): Kemp と Ramgoolam は、生成元 \(C_1,\ldots, C_L\) を持つ可換半単純代数の単項基底を提案した。
彼らは、基底特性が、これらの単項の値の行列行列の行列式をプロジェクターベースで無効にすることと等価であることを示し、この行列式を固有値差の積として予想した。
任意の数個の発電機に対してこの公式を証明します。
この証明はニュートン多項式のグラフ類似体を用いる。
それらの評価行列は一般に三角形ではないが、ニュートンの固有値に基づいて各ノードの各ノードの行を拡大することで、最終層が取り除かれたより小さな縮退グラフによって与えられる対角ブロックをブロックする。
式はその後、層数による帰納によって従う。
行列式の指数は、グラフのノードに付随する高次元ヤング図形の重なりの体積、つまり区間、通常のヤング図形、平面分割、およびそれらの高次アナログであることを示す。
最後に、ブロック三角構造は評価行列の明示的な再帰的逆転を与え、単項基底でプロジェクターを表現する。
関連論文リスト
- Neural Approximation by Function Composition: Rigidity and Doubly Exponential Convergence [8.466046554320489]
ディープニューラルネットワークは、非線形アクティベーションを持つアフィンマップを構成することで、関数を近似する。
構成自体がどのように近似力を創出するかは、まだ完全には理解されていない。
本研究では,1つのスカラー生成関数の幾何重み付け和の基本機構について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-22T08:41:07Z) - Three-Dimensional Coulomb Discrete Spectrum via Symplectic Geometry and Phase-Space Constraints: A Geometric Framework for Condensed-Matter Coulomb-Like Systems [3.5995990750531672]
我々は3次元クーロン境界状態の正確な離散エネルギーレベルとシェル縮退を復元する幾何学的枠組みを開発する。
二次ハミルトニアンにとって、古典的核は基底状態エネルギーにおいてもゼロ半古典的誤差を生じさせる。
本手法を, 浅い不純物状態, モアレ超格子, 半古典輸送に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-21T15:10:07Z) - Gauge-string duality, monomial bases and graph determinants [0.0]
有限次元可換な連想半単純代数の部分代数列の射影子を$mathcalA$で研究する。
縮退グラフの性質を用いて、生成元における単項の項で$mathcalA$の線型基底を構成する公式を与える。
非可換半単純代数における行列単位を構成するアルゴリズムへの単項基底の応用について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T15:10:35Z) - Iterative construction of $\mathfrak{S}_p \times \mathfrak{S}_p$ group-adapted irreducible matrix units for the walled Brauer algebra [0.5735035463793009]
本稿では部分転置置換作用素の代数の表現論のアルゴリズム的扱いについて述べる。
代数内で既約行列ユニットを構築するための明示的で完全に開発されたフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-22T12:34:50Z) - Generating Graphs via Spectral Diffusion [48.70458395826864]
本稿では,1)グラフラプラシア行列のスペクトル分解と2)拡散過程に基づく新しいグラフ生成モデルGGSDを提案する。
合成グラフと実世界のグラフの両方に関する広範な実験は、最先端の代替品に対する我々のモデルの強みを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T09:26:46Z) - Graphon Pooling for Reducing Dimensionality of Signals and Convolutional
Operators on Graphs [131.53471236405628]
グラフ空間における[0, 1]2の分割上のグラフとグラフ信号の誘導的グラフ表現を利用する3つの方法を提案する。
これらの低次元表現がグラフとグラフ信号の収束列を構成することを証明している。
我々は,層間次元減少比が大きい場合,グラノンプーリングは文献で提案した他の手法よりも有意に優れていることを観察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-15T22:11:34Z) - Semi-Supervised Subspace Clustering via Tensor Low-Rank Representation [64.49871502193477]
本稿では,初期監視情報を同時に拡張し,識別親和性行列を構築することのできる,新しい半教師付きサブスペースクラスタリング手法を提案する。
6つの一般的なベンチマークデータセットの総合的な実験結果から,本手法が最先端手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-21T01:47:17Z) - Spectral embedding and the latent geometry of multipartite networks [47.18054692085814]
多くのネットワークはマルチパーティイトであり、基本的に異なるタイプのノードを含んでいる。
本稿では,スペクトル埋め込みにより得られるノード表現が,高次元空間のタイプ特異的な低次元部分空間の近傍にあることを示す。
スペクトル埋め込み後の追従ステップとして,周辺次元ではなく固有次元のノード表現を復元する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T15:52:03Z) - Pseudo-Euclidean Attract-Repel Embeddings for Undirected Graphs [73.0261182389643]
ドット積埋め込みはグラフをとり、2つのベクトル間のドット積がエッジの強さを与えるようなノードのベクトルを構成する。
ノードを擬ユークリッド空間に埋め込むことにより、推移性仮定を除去する。
Pseudo-Euclidean 埋め込みはネットワークを効率よく圧縮でき、近接する隣人の複数の概念をそれぞれ独自の解釈で解釈でき、既存のモデルに'スロットできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T17:23:56Z) - Can entanglement hide behind triangle-free graphs? [0.0]
適切な行列表現における対角零パターンは、三角形自由グラフの点でよい記述を持つことを示す。
また、任意の次元で正部分転置した三角形自由状態の特異なクラスを構成するためのレシピも開発している。
一般状態における絡み付き検出のタスクは、与えられたグラフに三角形を含まない部分グラフを見つけるというよく知られたグラフ理論上の問題とリンクする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T17:29:59Z)
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。