Un tensor es una generalización de vectores y matrices a dimensiones superiores y el rango de un tensor también generaliza el rango de una matriz. A saber, el rango de un tensor es el número mínimo de rango uno tensores que suma a T . Un vector y una matriz son tensores de grado 1 y 2 respectivamente.
Los elementos en proceden de un campo F . Si F es finito, Håstad demostró que decidir si el rango de un tensor de grado 3 es a lo sumo r es NP completo, pero cuando F es un campo infinito como los racionales Q , no da (o cita) ningún límite superior.
Pregunta: ¿Cuál es el límite superior más conocido para la complejidad de decidir si el rango de un tensor de grado 3 sobre Q es como máximo r ?
ds.algorithms
reference-request
computability
tensor-rank
Tyson Williams
fuente
fuente
Respuestas:
Hay un preprint reciente sobre esto: http://galton.uchicago.edu/~lekheng/work/np.pdf . Esto demuestra que la mayoría de los problemas relacionados con rango-tensores son NP dura más de y C . (También menciona que decidir el rango sobre Q es NP difícil).R C Q
fuente
El libro Perspectivas en la complejidad computacional: el volumen del aniversario de Somenath Biswas publicado este verano (julio de 2014) concuerda en gran medida con el consenso al que llegamos aquí. En la página 199 , dice:
fuente
Nota: El texto a continuación tenía la intención de ser un comentario ... definitivamente no es una respuesta, sino más bien una observación pragmática que surgió de una reformulación de los Principios de resonancia magnética de Charlie Slichter en el lenguaje de la geometría simpléctica y la teoría de la información cuántica (que retrocede) naturalmente en espacios de estado de tensor-producto de rango polinómico). En la actualidad tenemos una comprensión geométrica parcial de estos métodos de rango tensorial, una comprensión informática cuántica marginal, esencialmente ninguna comprensión teórica de complejidad o combinatoria, y una comprensión computacional funcional (pero en gran medida empírica).
Estamos muy interesados en ampliar, profundizar y unificar esta comprensión, por lo que esperamos que otras personas publiquen más respuestas / comentarios sobre este tema.
Nuestra experiencia computacional práctica ha sido que estimar el rango sobre es genéricamente manejable mediante métodos de descenso más pronunciado ... tal como lo entendemos, esta robustez surge por una razón geométrica, a saber, el teorema de curvatura biseccional holomorfa de Goldberg y Kobayashi. Esto está lejos de ser una prueba rigurosa, no hace falta decirlo.
fuente