Рейтинг:0

NTL: Решите задачу о ближайшем векторе для неквадратной матрицы, используя алгоритм LLL/Nearest Plane.

флаг cn

Предположим, у меня есть матрица $A \in \mathbb{Z}^{m \times n}$, $ м > п $, образующий основу решетки. Учитывая вектор целевого вектора $т = Ах + е$, $t,e \in \mathbb{Z}^m$,$x \in \mathbb{Z}^n$, я хочу найти (приблизительно) ближайший вектор в решетке $\mathcal{L}(A)$ к $t$.

Я хотел использовать алгоритм ближайшей плоскости Бабая, в частности реализацию NTL NTL::NearVector решить эту задачу (приблизительно) с помощью LLL. Однако мне кажется, что в литературе и обязательно в программном комплексе алгоритм ближайшей плоскости Бабая требует полноранговой решетки?

Какие другие методы/вложения я могу использовать для решения ближайшей векторной задачи на решетке с более высокой размерностью, чем ранг? Могу ли я просто расширить матрицу столбцами с нулевым вектором?

Mark avatar
флаг ng
В норме $\ell_2$ достаточно спроецировать ваш вектор на (реальный) отрезок вашей решетки (который является подпространством ранга $n$), а затем ортогонально повернуть это подпространство так, чтобы оно стало изоморфным $\mathbb{R} ^n\times\{0\}^{m-n}$. Я не знаю, как это сделать в NTL, поэтому оставлю только комментарий.
Рейтинг:1
флаг sz

никакой алгоритм ближайшего плана Бабая не нуждается в полной ранговой решетке посмотрите на эту бумагу здесь.

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.