Ein Tensor ist eine Verallgemeinerung von Vektoren und Matrizen auf höhere Dimensionen, und der Rang eines Tensors verallgemeinert auch den Rang einer Matrix. Der Rang eines Tensors ist nämlich die minimale Anzahl von Tensoren des Rangs 1, die sich zu summieren . Ein Vektor und eine Matrix sind Tensoren vom Grad 1 bzw. 2.
Die Elemente in stammen aus einem Feld . Wenn endlich ist, dann hat Håstad bewiesen, dass die Entscheidung, ob der Rang eines Tensors 3. Grades höchstens ist, NP-vollständig ist, aber wenn ein unendliches Feld ist, wie die Rationen Er gibt (oder zitiert) keine Obergrenze.
Frage: Was ist die bekannteste Obergrenze für die Komplexität der Entscheidung, ob der Rang eines Tensors des Grades 3 über höchstens ?
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Tyson Williams
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Antworten:
Es gibt einen aktuellen Preprint dazu: http://galton.uchicago.edu/~lekheng/work/np.pdf . Es zeigt, dass die meisten Rank-bezogenen Probleme mit Tensoren NP-schwer über und . (Es wird auch erwähnt, dass es schwierig ist , den Rang über Q zu bestimmen .)R C Q
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Das Buch Perspectives in Computational Complexity: The Somenath Biswas Anniversary Volume, das diesen Sommer (Juli 2014) veröffentlicht wurde, stimmt weitgehend mit dem Konsens überein, den wir hier erzielt haben. Auf Seite 199 heißt es:
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Anmerkung: Der folgende Text war als Kommentar gedacht… er ist definitiv keine Antwort, sondern eine pragmatische Beobachtung, die sich aus einer Neuformulierung von Charlie Slichters Prinzipien der Magnetresonanz in der Sprache der symplektischen Geometrie und der Quanteninformationstheorie (die sich zurückzieht) ergibt natürlich auf polynomrangige Tensorprodukt-Zustandsräume). Gegenwärtig haben wir ein partielles geometrisches Verständnis dieser Tensor-Rank-Methoden, ein minimales quanteninformatisches Verständnis, im Wesentlichen kein komplexitätstheoretisches oder kombinatorisches Verständnis und ein funktionierendes (aber weitgehend empirisches) rechnerisches Verständnis.
Wir sind sehr daran interessiert, dieses Verständnis zu erweitern, zu vertiefen und zu vereinheitlichen, und wir hoffen, dass andere Leute weitere Antworten / Kommentare zu diesem Thema veröffentlichen werden.
Unsere praktische Rechenerfahrung hat gezeigt, dass die Schätzung des Rangs über im Allgemeinen mit Methoden der steilsten Senkung verfolgt werden kann. Nach unserem Verständnis entsteht diese Robustheit aus einem geometrischen Grund, nämlich dem holomorphen Satz der halbierten Krümmung von Goldberg und Kobayashi. Dies ist natürlich kein strenger Beweis.
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