МЕТОД ЦВЕТНЫХ ГРАФОВ ДЛЯ УПРОЩЕНИЯ ВЫРАЖЕНИЙ С ИНДЕКСАМИ (2021)
Компьютерная алгебра все шире применяется в научных и прикладных вычислениях. В качестве примера приведем тензорные вычисления или в более широком смысле этого слова – упрощение выражений с индексами. В настоящей статье развивается метод цветных графов для упрощения абстрактных выражений с индексами на случай, когда индексы могут быть отнесены к нескольким различным типам. Примерами таких индексов могут быть верхние и нижние индексы в тензорных выражениях. Предложенный подход позволяет значительно уменьшить число перебираемых вариантов при поиске канонической формы выражения, что резко ускоряет процесс вычислений.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 44429147
Выражения с индексами являются одним из самых распространенных математических объектов, которые используются для вычислений в различных областях математики, физике, других областях науки, а также в прикладных областях, а в первую очередь в инженерных науках. Наиболее типичный пример таких вычислений – это тензорные вычисления. Мы будем рассматривать абстрактные выражения с индексами, обладающие определенными свойствами симметрии по отношению к их перестановкам, и линейными соотношениями между собой.
Представленная работа является логическим продолжением работы [1], в которой были даны основные определения для случая, когда индексы одного типа. В настоящей работе мы даем обобщение предложенного формализма на случай индексов нескольких типов. Примерами таких индексов могут быть верхние и нижние индексы у тензоров.
Основная задача, которую мы решаем – это приведение выражения с индексами к канонической форме. Для этого будут использованы цветные графы, связанные с выражениями, и их автоморфизмы. Само выражение с индексами является коммутативным произведением индексированных символов (элементарных индексированных выражений), причем каждый индекс имеет “цвет”, зависящий только от места индекса, но не от его имени.
Список литературы
- Shpiz G., Kryukov A. Canonical Representation of Polynomial Expressions with Indices // Programming and Computer Software. 2019. V. 45. P. 81-87. DOI: 10.1134/S0361768819020105 EDN: PYTONW
- Korol’kova A.V., Kulyabov D.S., Sevast’yanov L.A. Tensor Computations in Computer Algebra Systems // Programming and Computer Software. 2012. V. 39. P. 135-142.
- Malcolm A.H. MacCallum. Computer algebra in gravity research // Living Reviews in Relativity. 2018. V. 21. P. 6. DOI: 10.1007/s41114-018-0015-6 EDN: YKKATR
- Li H., Li Zh., Li Y. Riemann Tensor Polynomial Canonicalization by Graph Algebra Extension // Proceedings of the 2017 ACM on International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation. July, 2017. P. 269-276. DOI: 10.1145/3087604.3087625 EDN: YJKNWP
- Portugal R. An algorithm to simplify tensor expressions // Comput. Phys. Commun. 1998. V. 115. P. 215-230. EDN: LMQTNX
- Steinwachs Ch.F. Combinatorial aspects in the one-loop renormalization of higher derivative theories // ArXiv: 1909:00810, 2019. 24 p. https://arxiv.org/abs/1909.00810.
- Rodionov A.Y., Taranov A.Y. Combinatorial aspects of simplification of algebraic expressions // In Proc. Int. Conf. EUROCAL’89, Lecture Notes in Computer Science. 1989. V. 378. P. 192-201.
- Ilyin V.A., Kryukov A.P. ATENSOR - REDUCE program for tensor simplification // Computer Physics Communications 1996. V. 96. P. 36-52. EDN: LDLILP
- Maplesoft. https://www.maplesoft.com.
-
Hearn A.C. and Schöpf R. REDUCE User's Manual, Free Version. https://reduce-algebra.sourceforge.io/manual/manual.html.
-
Абрамов С.А., Боголюбская А.А. Семинар по компьютерной алгебре в 2016-2017 гг. // Программирование. 2018. № 2. С. 3-4; http://www.ccas.ru/sabramov/seminar/doku.php. EDN: YWIHFQ
Выпуск
Другие статьи выпуска
Предложены эвристические вероятностные алгоритмы полиномиального времени с односторонней ошибкой для распознавания кубических гиперповерхностей, чьи сингулярные локусы не содержат никакого линейного подпространства достаточно большой размерности. Эти алгоритмы легко реализовать в системах компьютерной алгебры. Алгоритмы основаны на проверке условий, что гессиан кубической формы не обращается в нуль тождественно или не определяет конус в проективном пространстве. Проверка свойств гессиана, в свою очередь, выполнима вероятностными алгоритмами с односторонней ошибкой, основанными на лемме Шварца–Зиппеля.
Обсуждается проблема поиска равновесных состояний машины Атвуда, в которой шкив конечного радиуса заменяется двумя отдельными малыми шкивами и оба груза могут колебаться в вертикальной плоскости. Получены дифференциальные уравнения движения системы и вычислены их решения в виде степенных рядов по малому параметру. Показано, что в случае грузов одинаковой массы равновесное положение r=const системы существует только при одинаковых амплитудах и частотах колебаний грузов и сдвиге фаз α = 0 или α = π. Кроме того, возможно состояние динамического равновесия, когда оба груза совершают колебания с одинаковыми амплитудами и частотами, а сдвиг фаз составляет α=±π/2. При этом длины маятников также совершают колебания около некоторого равновесного значения. Сравнение полученных результатов с соответствующими численными решениями уравнений движения подтверждает их корректность. Все необходимые вычисления выполняются с помощью системы компьютерной алгебры Wolfram Mathematica.
Рассматривается задача построения начальных членов формальных лорановых рядов, являющихся решениями для заданной компоненты yk (1⩽k⩽m) вектора неизвестных y дифференциальной системы y′=Ay, где y=(y1,…,ym)T, A – m × m-матрица, элементами которой являются d-усечения формальных лорановых рядов, т.е. их начальные члены до степени d⩾0 включительно. Предлагается алгоритм решения задачи с использованием алгоритма TSLS (Truncated Series Laurent Solution). Строящиеся предлагаемым алгоритмом первые члены формальных лорановых решений для yk являются инвариантными относительно возможных продолжений элементов матрицы исходной системы.
В статье предлагается алгоритмическая реализация элементарной версии метода Рунге для семейства диофантовых уравнений 4-й степени с двумя неизвестными. К уравнениям рассматриваемого типа сводится любое диофантово уравнение 4-й степени, старшая однородная часть которого разлагается в произведение линейного и кубического многочленов. Компьютерную реализацию алгоритма решения (в его оптимизированном виде) предполагается осуществить в системе компьютерной алгебры PARI/GP.
В исследовательских задачах, требующих применения численных методов решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений, часто возникает необходимость выбора наиболее эффективного и оптимального для конкретной задачи численного метода. В частности, для решения задачи Коши, сформулированной для системы обыкновенных дифференциальных уравнений, применяются методы Рунге–Кутты (явные или неявные, с управлением шагом сетки или без и т.д.). При этом приходится перебирать множество реализаций численного метода, подбирать коэффициенты или другие параметры численной схемы. В данной статье предложено описание разработанной авторами библиотеки и скриптов автоматизации генерации функций программного кода на языке Julia для набора численных схем методов Рунге–Кутты. При этом для символьных манипуляций использовано программное средство подстановки по шаблону. Предлагаемый подход к автоматизации генерации программного кода позволяет вносить изменения не в каждую подлежащую сравнению функцию по отдельности, а использовать для редактирования единый шаблон, что с одной стороны дает универсальность в реализации численной схемы, а с другой позволяет свести к минимуму число ошибок в процессе внесения изменений в сравниваемые реализации численного метода. Рассмотрены методы Рунге–Кутты без управления шагом, вложенные методы с управлением шагом и методы Розенброка также с управлением шагом. Полученные автоматически с помощью разработанной библиотеки программные коды численных схем протестированы при численном решении нескольких известных задач.
В работе исследуется задача символьного представления общего решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами, заданными в символьном виде, при условии, что некоторые символьные константы могут обращаться в ноль. Кроме того, символьное представление собственных векторов матрицы коэффициентов системы не единственно. В работе на примере исследуемой системы показано, что стандартные процедуры компьютерной алгебры отыскивают конкретные символьные представления собственных векторов, игнорируя существование других символьных представлений собственных векторов. В свою очередь предлагаемые системой компьютерной алгебры собственные векторы могут быть непригодны для построения численных алгоритмов на их основе, что продемонстрировано в работе. Авторами предложен алгоритм отыскания различных символьных представлений собственных векторов символьно заданных матриц. В работе рассматривается конкретная система дифференциальных уравнений, полученная при исследовании решений уравнений Максвелла, однако предложенный алгоритм исследования применим к произвольной системе с нормальной матрицей коэффициентов.
В данной работе представлен алгоритм вычисления решения задачи Коши для двумерного разностного уравнения с постоянными коэффициентами в точке по коэффициентам разностного уравнения и начальным данным задачи Коши методами компьютерной алгебры. В одномерном случае решение задачи Коши для разностного уравнения не представляет сложности, однако уже в двумерном случае число неизвестных растет на каждом шаге очень быстро. Для автоматизации процесса вычисления решения задачи Коши для двумерного разностного уравнения с постоянными коэффициентами в заданной точке в среде MATLAB был разработан алгоритм, где входными данными являются: матрица коэффициентов, полученная исходя из структуры двумерного полиномиального разностного уравнения; координаты точки, регламентирующей структуру матрицы начальных данных; координаты точки, регламентирующей размерность матрицы начальных данных; матрица начальных данных. Результатом работы алгоритма является решение задачи Коши для двумерного разностного уравнения, представляющее собой значение функции в искомой точке.
Издательство
- Издательство
- ИЗДАТЕЛЬСТВО НАУКА
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 121099 г. Москва, Шубинский пер., 6, стр. 1
- Юр. адрес
- 121099 г. Москва, Шубинский пер., 6, стр. 1
- ФИО
- Николай Николаевич Федосеенков (Директор)
- E-mail адрес
- info@naukapublishers.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 2767735