柏勒坎普-马西-阪田算法与标量-FGLM算法的深入比较：非自适应变体
摘要：彻底比较了Berlekamp-Massey-Sakata算法和Scalar-FGLM算法，这两种算法都可以计算多维线性递推序列的关系理想。令人惊讶的是，它们的行为是有区别的。我们详细说明了它们的区别，并证明了不可能调整其中之一的算法以完全模拟另一个算法的行为。
作者：J''er''emy Berthomieu (PolSys), Jean-Charles Faug`ere (PolSys)
论文ID：1709.07168
分类：Symbolic Computation
分类简称：cs.SC
提交时间：2017-09-22