Motivated by applications to topological data analysis, we give an efficient algorithm for computing a (minimal) presentation of a bigraded $K[x,y]$-module $M$, where $K$ is a field. The algorithm takes as input a short chain complex of free modules $X\xrightarrow{f} Y \xrightarrow{g} Z$ such that $M\cong \ker{g}/\mathrm{im}{f}$. It runs in time $O(|X|^3+|Y|^3+|Z|^3)$ and requires $O(|X|^2+|Y|^2+|Z|^2)$ memory, where $|\cdot |$ denotes the rank. Given the presentation computed by our algorithm, the bigraded Betti numbers of $M$ are readily computed. Our approach is based on a simple matrix reduction algorithm, slight variants of which compute kernels of morphisms between free modules, minimal generating sets, and Gr\"obner bases. Our algorithm for computing minimal presentations has been implemented in RIVET, a software tool for the visualization and analysis of two-parameter persistent homology. In experiments on topological data analysis problems, our implementation outperforms the standard computational commutative algebra packages Singular and Macaulay2 by a wide margin.


翻译:以应用地貌数据分析为动力, 我们给出了一个高效的算法, 用于计算( 最小) $K[ x, y] $M$( M$ 美元) 的大型 $K[ y] $M$, 美元是一个字段。 该算法将一个由免费模块组成的短链组合 $X\xrightrow{f} Y\xrightrow{g}Z$( xrightrow{g} Z$), 这样的算法可以让 $M\ cong\ {g} /\ mathrm}$。 它运行在时间上 $O( X) 3}3 ⁇ {Y} 3 ⁇ 3} 3} 美元, 并需要$O( X) 2 ⁇ Y ⁇ 2 ⁇ 2$( $2) $( $) maine memor $, 美元表示排名。 。 根据我们的算法计算, $Metti 数字的宽度数字是很容易计算。 我们的方法基于简单的矩阵减缩数算算法的软件工具, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
14+阅读 · 2021年5月21日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
AI可解释性文献列表
专知
42+阅读 · 2019年10月7日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年8月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月19日
VIP会员
相关资讯
AI可解释性文献列表
专知
42+阅读 · 2019年10月7日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年8月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员