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PSLQ 算法


一种可用于查找实数 整数关系 的算法 x_1, ..., x_n 使得

 a_1x_1+a_2x_2+...+a_nx_n=0,

并非所有 a_i=0 都为零。虽然该算法通过操作格来运行,但它不会将其简化为短向量基,因此不是 格缩减 算法。PSLQ 基于平方和部分和方案(如 PSOS 算法),使用 QR 分解 实现。它由 Ferguson 和 Bailey (1992) 开发。Ferguson等人 (1999) 随后开发了一个大大简化的算法版本,该版本还将算法扩展到复数和四元数。Ferguson等人 (1999) 还证明了 PSLQ 与 HJLS 算法 不同。

PSLQ 算法在迭代次数上是多项式有界的,其迭代次数受 n 的多项式限制,并使用数值稳定的矩阵缩减程序 (Ferguson and Bailey 1992)。由于巧妙的技术允许在许多中间步骤中使用机器算术,PSLQ 往往比 Ferguson-Forcade 算法LLL 算法 更快。LLL 算法 相比之下,必须使用中等精度,尽管通常不如 HJLS 算法

虽然 LLL 算法 是一种比 PSLQ 更通用的 格缩减 算法,但使用 LLL 来获得整数关系在某种意义上是一种“技巧”,而使用 PSLQ,人们要么得到一个关系,要么得到多项式次数和系数大小的下界,关系必须满足这些界限。


另请参阅

Ferguson-Forcade 算法, 整数关系, LLL 算法, PSOS 算法

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参考文献

Bailey, D. H.; Borwein, J. M.; Calkin, N. J.; Girgensohn, R.; Luke, D. R.; 和 Moll, V. H. "整数关系检测。" §2.2 in 实验数学行动。 Wellesley, MA: A K Peters, pp. 29-31, 2007.Bailey, D. H.; Borwein, J. M.; 和 Girgensohn, R. "欧拉和的实验评估。" Exper. Math. 3, 17-30, 1994.Bailey, D. H. 和 Broadhurst, D. J. "并行整数关系检测:技术与应用。" Math. Comput. 70, 1719-1736, 2000.Bailey, D. H. "整数关系检测。" Computing in Science and Engineering 2, 24-28, 2000.Bailey, D. 和 Plouffe, S. "识别数值常数。" 有机数学。1995 年 12 月 12-14 日在加拿大不列颠哥伦比亚省伯纳比举行的研讨会论文集 (Ed. J. Borwein, P. Borwein, L. Jörgenson, 和 R. Corless). Providence, RI: Amer. Math. Soc., pp. 73-88, 1997. http://www.cecm.sfu.ca/organics/papers/bailey/. Bertok, P. "PSLQ 整数关系算法实现。" http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/4263/.Borwein, J. 和 Bailey, D. 实验数学:21 世纪的合理推理。 Wellesley, MA: A K Peters, pp. 51-54, 2003.Borwein, J. M. 和 Corless, R. M. "实验数学的新兴工具。" Amer. Math. Monthly 106, 899-909, 1999.实验与构造数学中心. "整数关系。" http://www.cecm.sfu.ca/projects/IntegerRelations/.Crandall, R. E. 高等科学计算主题。 New York: Springer-Verlag, 1996.Ferguson, H. R. P. 和 Bailey, D. H. "多项式时间、数值稳定的整数关系算法。" RNR Techn. Rept. RNR-91-032, Jul. 14, 1992.Ferguson, H. R. P.; Bailey, D. H.; 和 Arno, S. "PSLQ 算法分析,一种整数关系查找算法。" Math. Comput. 68, 351-369, 1999.Zimmerman, P. "GMP 中 PSLQ 的实现。" http://www.loria.fr/~zimmerma/free/pslq-1.0.c.

在 Wolfram|Alpha 中被引用

PSLQ 算法

引用为

Weisstein, Eric W. "PSLQ 算法。" 来自 MathWorld--Wolfram Web 资源。 https://mathworld.net.cn/PSLQAlgorithm.html

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