火花随机化器：一种用于计算Gröbner基的学习随机化框架
摘要：使用一个违规运算符来捕捉理想的最小Gröbner基础的定义。该构造将计算Gröbner基础的问题置于违规空间的框架之内，该框架是由Gartner、Matousek、Rust和Škvoreň等人在2008年引入的。我们使用的关键方面是他们成功利用了几何优化中的Clarkson风格的快速采样算法。利用机器学习算法的输出，我们将理想的最小Gröbner基础大小的预测与Clarkson风格的有偏随机采样方法相结合，以期望运行时间线性地计算Gröbner基础。
作者：Shahrzad Jamshidi and Sonja Petrovi''c
论文ID：2306.08279
分类：Commutative Algebra
分类简称：math.AC
提交时间：2023-06-16