RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Петербургский семинар по теории представлений и динамическим системам
4 декабря 2019 г. 17:00, г. Санкт-Петербург, ПОМИ, ауд. 311 (наб. р. Фонтанки, 27)
 


Рандомизированное преобразование Шютценберже и вычисление копереходных вероятностей центрального процесса на трехмерном графе Юнга

Н. Н. Васильев

Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В. А. Стеклова Российской академии наук

Количество просмотров:
Эта страница:14

Аннотация: (по совместной работе с В.Дужиным)
Размерности двумерных диаграмм Юнга могут быть вычислены с помощью знаменитой формулы крюков. К сожалению, в трёхмерном случае аналогичной формулы не существует. Как показано И.Паком, даже вычисление размерности по модулю 2 является NP-полной задачей, в силу чего любой алгоритм для вычисления точной размерности должен иметь не полиномиальную сложность. Будет описан подход для вычисления оценок размерностей трёхмерных диаграмм Юнга, а также метод построения трехмерных диаграмм с большими размерностями.
Наибольшую сложность в данной задаче представляет вычисление копереходных вероятностей центрального марковского процесса. Алгоритм генерирует множество случайных путей к заданной диаграмме. В случае, когда такие случайные пути распределены равномерно, доля путей, проходящих через определённое ребро, даёт приближённое значение соответствующей копереходной вероятности. Будет описан случайный генератор путей к заданной диаграмме в трехмерном графе Юнга, основанный на специальной рандомизации преобразования Шютценберже. Он позволяет получать значения копереходных вероятностей с достаточно высокой точностью. Для первых 30 уровней трехмерного графа Юнга будут предъявлены все диаграммы максимальных размерностей.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019