We adapt the Faddeev-LeVerrier algorithm for the computation of characteristic polynomials to the computation of the Pfaffian of a skew-symmetric matrix. This yields a very simple, easy to implement and parallelize algorithm of computational cost $O(n^{\beta+1})$ where $n$ is the size of the matrix and $O(n^{\beta})$ is the cost of multiplying $n\times n$-matrices, $\beta\in[2,2.37286)$. We compare its performance to that of other algorithms and show how it can be used to compute the Euler form of a Riemannian manifold using computer algebra.


翻译:我们用Faddeev-LeVerrier 算法来计算典型的多数值,以适应对称矩阵的Pfaffian计算法。这产生一个非常简单、容易实施和平行计算成本的计算算法 $O(n ⁇ beta+1}) 美元, 美元是矩阵的大小, 美元(n ⁇ beta}) 美元是乘以 $n\times n$- maters, $\beta\ in[2,2.37286] 的费用。我们将其性能与其他算法的性能进行比较, 并展示如何使用计算机代数来计算里曼多元的Euler形式。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年2月28日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1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
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月4日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2018年2月28日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员