Groebner 基计算的新理论和快速算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11171323
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    36.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0410.算法复杂性与近似算法
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

项目主要目的是研究计算Groebner基的新理论和快速算法。 Groebner 基的快速计算是符号求解多项式系统的本质步骤之一,在许多科学和工程问题中有重要的应用,是计算代数的挑战性问题之一。本项目建立在申请人已有的计算Groebner基的前期研究工作基础之上,进一步系统地研究计算Groebner基的新理论和新的算法框架。 特别是研究我们提出的强Groebner基的各种刻画以及布尔函数环上快速计算Groebner基的算法;研究我们提出的算法的线性代数化以及如何推广到项序为局部和混合项序时所对应的计算方法。力争在项目周期内,发展出快速计算Groebner基的全新理论和算法标准,为它在科学和工程实际问题中的应用提供算法支持。

结项摘要

Groebner基的快速计算的 理论与算法是研究如何从多变量多项式理想的一组生成元中快速计算出一个Groebner基。传统的Buchberger算法由于多项式除法要约化到零,已经不适用于快速的计算。法国Faugere提出了基于签名的算法,缺点是签名在实际计算中无法验证,并且没有给出算法的正确性和终止性证明。由于不仅在计算代数几何学科本身,而且在大量的实际应用的领域如密码学,离散优化,控制系统等许多领域都需要求解多元多项式系统,因此快速计算较大规模的多项式系统的Groebner基是具有理论和实际应用价值的重要研究。本项目的主要研究的目的是给出一个快速计算Groebner基的全新算法并完整地给出其正确性和终止性证明。我们在该项目的实施中主要完成下面的两方面的工作。(1) 完全给出了快速计算Groebner基的新理论和新算法;主要体现在给出了一个新的计算Groebner基的全新框架;给出了在实际计算时容易计算的签名;提出了全新的强Groebner基的概念,并给出了两个强Groebner基的等价刻画;给出了一个基于强Groebner基概念的计算多项式理想的新算法;这些新的准则为我们计算Groebner基提供了新的基础。(2)在多项式矩阵方面,扩展了Youla的MLP引理,并应用它证明了多变多形式矩阵中一个重要结果;利用发展的关于多变多项式矩阵分解的一般结果,我们对两个变量的多项式矩阵的一般分解结果给出了全新的证明。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
The Non-existence of Permutations EA-equivalent to Certain AB Functions
不存在与某些 AB 函数等价的排列 EA
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    IEEE Trans. On Information Theory, IT 2013
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李永强;王明生
  • 通讯作者:
    王明生
Further remarks on multivariate polynomial matrix factorizations
关于多元多项式矩阵分解的进一步评论
  • DOI:
    10.1016/j.laa.2014.09.027
  • 发表时间:
    2015-01
  • 期刊:
    Linear Algebra and Its Applications
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Liu, Jinwang;Wang, Mingsheng
  • 通讯作者:
    Wang, Mingsheng
New results on multivariate polynomial matrix factorizations
多元多项式矩阵分解的新结果
  • DOI:
    10.1016/j.laa.2012.08.012
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Linear Algebra and Its Applications
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Jinwang Liu;Mingsheng Wang
  • 通讯作者:
    Mingsheng Wang

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其他文献

一种实用的可验证秘密共享方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王明生
多秘密情形下的权重不同参与者之
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
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  • 通讯作者:
    王明生
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王明生
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  • 通讯作者:
    王明生
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  • 通讯作者:
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王明生的其他基金

基于ARX结构的轻量密码算法的密码分析研究
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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