We consider the interpretation and the numerical construction of the inverse branches of $n$ factor Blaschke-products on the disk and show that these provide a generalization of the $n$-th root function. The inverse branches can be defined on pairwise disjoint regions, whose union provides the disk. An explicit formula can be given for the $n$ factor Blaschke-products on the torus, which can be used to provide the inverses on the torus. The inverse branches can be thought of as the solutions $z=z_t(r) (0\le r\le 1)$ to the equation $B(z )=re^{it}$, where $B$ denotes an $n$ factor Blaschke-product. We show that starting from a known value $z_t(1)$, any $z_t(r)$ point of the solution trajectory can be reached in finite steps. The appropriate grouping of the trajectories leads to two natural interpretations of the inverse branches (see Figure 2). We introduce an algorithm which can be used to find the points of the trajectories.


翻译:我们考虑对磁盘上的反因数 Blaschke 产品进行解释和数字构造, 并显示这些反因数提供了对美元第根函数的概括化。 反因数可以在对称断开的区域上定义, 后者的结合提供了磁盘。 对冲线上的反因数 Blaschke 产品可以给出明确的公式, 用于提供对冲线上的反因数。 反因数的反因数可被视为对正方程式 $z=z_ t(r) (0\le r\le r\le 1) 的解决方案 $B(z) =re ⁇ it} $( $B) =re{it} $( $B) 表示对正反因数 。 我们显示, 从已知值$z_ t(1) 开始, 任何溶轨迹的 $z_ t(r) 点都可以在有限的步骤中达到 。 轨迹的适当组合可以导致对反系的两种自然解释( 见图 2)。 我们采用了一种算法, 可以用来找到反因数点 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
22+阅读 · 2021年9月5日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
逆强化学习几篇论文笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月13日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年10月20日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月3日
Arxiv
1+阅读 · 2021年10月1日
Learning to Importance Sample in Primary Sample Space
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
22+阅读 · 2021年9月5日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
逆强化学习几篇论文笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月13日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年10月20日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4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