Complexity of computing high dimensional volumes focusing on geometric duality

关注几何对偶性的高维体积计算的复杂性

基本信息

  • 批准号:
    19K11832
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2019-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本年度は多変数のラプラス変換を用いて高次元多面体の体積を計算する方法について考察を進め、電子情報通信学会コンピュテーション研究会においてNIIのChristian Engelsと共著で研究発表を行った。年度の半ばにおいてはまず、多変数のラプラス変換に関する理論的な裏付けについて確認することに専念した。ラプラス変換はフーリエ変換の一種とみなされることに注意し、理論的な背景や裏付けについてはフーリエ解析に関する文献を調べることによって今回の研究課題に対して多変数ラプラス変換を高次元多面体の体積の計算に適用しうることは確認できた。その後、複数のn次元正軸体の体積の計算に対して多変数ラプラス変換を適用して体積を計算することを試みた。この種類の計算をする場合においては、立式の方法によって容易に式変形が煩雑になって、計算が手に負えなくなることに注意が必要である。多面体を配置する座標などに注意をすることで、ある程度手に負える程度の量の数式で書き下すことができる。年度終わりのコンピュテーション研究会での発表においては、2つのn次元正軸体の重なりの体積を正確に表現する数式を2変数ラプラス変換を用いて計算した結果を報告した。ただし、同時にこの方針での限界も見えてきている。2つのn次元正軸体の重なりの体積を表現する数式を得ることはできたが、研究会予稿の大部分を占めるほどの長大な数式になった。このため、3つのn次元正軸体の重なり部分の体積は更に長大な数式となると思われるため、式を簡素にする良い工夫がなければ査読者を確保するのが難しい論文となると思われる。
今年,我们讨论了如何使用多元拉普拉斯变换来计算高维多面体的体积,并在电子,信息和通信工程师研究所的计算研究小组中与NII的Christian Engels合作进行了研究。在财政年度的中期,我首先专注于审查对多变量拉普拉斯转型的理论支持。请注意,拉普拉斯变换被认为是一种傅立叶变换,通过检查有关理论背景和支持的傅立叶分析文献,可以证实,可以将多变量的拉普拉斯变换应用于当前研究主题的高维多型物量的计算。然后,我们尝试通过将多变量拉普拉斯转换应用于多个N维正轴体的体积计算来计算体积。执行这种类型的计算时,必须注意,方程转换变得容易被常规方法复杂化,从而使计算变得难以操纵。通过注意放置多面体的坐标,您可以用足够可管理的数学公式编写它。在财政年度结束时在计算研究组的演讲中,我们报告了使用两变量拉普拉斯变换的计算结果,该变换准确地表达了两个N维正轴之间重叠的体积。但是,与此同时,该政策的限制也变得显而易见。尽管我们能够获得一个数学公式,该公式表达了两个N维正轴的重叠体积,但它变成了一个长度公式,该公式占研究组的大多数初步陈述。因此,由于三个n维正轴体的重叠部分的体积可能更长,因此如果没有简化方程式的好主意,很难确保审阅者确保审阅者。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The Volume of a Crosspolytope Truncated by a Halfspace
  • DOI:
    10.1007/978-3-030-14812-6_2
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ei Ando;Shoichi Tsuchiya
  • 通讯作者:
    Ei Ando;Shoichi Tsuchiya
arXiv.org > cs > arXiv:1910.09791
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  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
多変数ラプラス変換を用いたn次元多面体体積見積もりの試み
尝试使用多元拉普拉斯变换估计 n 维多面体的体积
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    安藤映;Christian Engels
  • 通讯作者:
    Christian Engels
木幅の小さなDAGがランダムな枝長さを持つ場合の最長路長さ分布関数の計算
计算树宽较小的 DAG 具有随机分支长度时的最长路径长度分布函数
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    安藤映;Christian Engels;安藤映
  • 通讯作者:
    安藤映
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    来嶋 秀治
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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    安藤 映;来嶋 秀治;安藤 映
  • 通讯作者:
    安藤 映

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