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Nuestro problema

In document Cálculo efectivo de resultantes ralas (página 56-80)

¿Se puede calcularla resultante ralaasociada a una familia de soportes A = (A1, . . . , An) en un n´umero de pasos que dependa

de invariantes combinatorios y geom´etricos como el volumen mixto de los soportes? ¿Y se podr´a evaluar “f´acilmente” ?

Nuestro problema

¿Se puede calcularla resultante ralaasociada a una familia de soportes A = (A1, . . . , An) en un n´umero de pasos que dependa

de invariantes combinatorios y geom´etricos como el volumen mixto de los soportes? ¿Y se podr´a evaluar “f´acilmente” ?

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente. (det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente. (det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente. (det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente.

(det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente. (det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente. (det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta I

Diferentes m´etodos de codificar polinomios

En la forma densa est´andar, como el vector de los coeficientes de sus monomios prefijando una cota para su grado.

(det ser´ıa un vector de n2n+n coordenadas.)

En forma rala, como una lista de pares (a, ca) donde a recorre

los exponentes de los monomios del polinomio y ca es el

coeficiente correspondiente. (det ser´ıa una lista de n! pares.)

Como straight-line program (slp). Un slp es un algoritmo que permite evaluar el polinomio en cualquier punto.

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional.

Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente:

qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

(qλ, v1, . . . , vn) ∈ k[Y ]n+1 se llama la resoluci´on geom´etrica de V

asociada a λ.

Herramienta II

Resoluciones geom´etricas

Sea V = {ξ(1), . . . , ξ(D)} ⊂ kn una k-variedad cero-dimensional. Sea λ = λ1X1+ · · · + λnXn una forma lineal con coeficientes en k

tal que λ(ξ(i )) 6= λ(ξ(j )) si i 6= j .

Los siguientes polinomios caracterizan a V completamente: qλ=Q1≤i ≤D(Y − λ(ξ(i ))) ∈ k[Y ],

v1, . . . , vn∈ k[Y ] con deg(vj) < D que satisfacen

V = {(v1(η), . . . , vn(η)) ∈ k n

| η ∈ k, qλ(η) = 0}.

Herramienta III

Herramienta III

Una f´ormula de tipo Poisson para la resultante rala

ResA∈ Z[U0, . . . , Un] (la resultante rala) es un polinomio que

Herramienta III

Una f´ormula de tipo Poisson para la resultante rala

ResA∈ Z[U0, . . . , Un] (la resultante rala) es un polinomio que

define la clausura de Zariski de la proyecci´on π(ΓA).

Como la clausura π(ΓA) es una hipersuperficie irreducible, puede

Herramienta III

Una f´ormula de tipo Poisson para la resultante rala

ResA∈ Z[U0, . . . , Un] (la resultante rala) es un polinomio que

define la clausura de Zariski de la proyecci´on π(ΓA).

Como la clausura π(ΓA) es una hipersuperficie irreducible, puede

pedirse que ResA ∈ Z[U0, . . . , Un] sea un polinomio irreducible.

Pedersen–Sturmfels, 1993 Minimair, 2003

Herramienta III

Una f´ormula de tipo Poisson para la resultante rala

ResA∈ Z[U0, . . . , Un] (la resultante rala) es un polinomio que

define la clausura de Zariski de la proyecci´on π(ΓA).

D’Andrea–Sombra (2015) (Esterov, 2010) redefinen la resultante rala como una potencia de un polinomio irreducible (el exponente dado por el grado de π|ΓA).

Herramienta III

Una f´ormula de tipo Poisson para la resultante rala

ResA∈ Z[U0, . . . , Un] (la resultante rala) es un polinomio que

define la clausura de Zariski de la proyecci´on π(ΓA).

D’Andrea–Sombra (2015) (Esterov, 2010) redefinen la resultante rala como una potencia de un polinomio irreducible (el exponente dado por el grado de π|ΓA).

Con esta nueva definici´on, en caracter´ıstica cero, la resultante cumple:

ResA= ±

Y

v

ResA1,v,··· ,An,v(f1,v, . . . , fn,v)−hA0(v )

Y

ξ∈V (f1,...,fn)

Herramienta III

Una f´ormula de tipo Poisson para la resultante rala

ResA∈ Z[U0, . . . , Un] (la resultante rala) es un polinomio que

define la clausura de Zariski de la proyecci´on π(ΓA).

D’Andrea–Sombra (2015) (Esterov, 2010) redefinen la resultante rala como una potencia de un polinomio irreducible (el exponente dado por el grado de π|ΓA).

Con esta nueva definici´on, en caracter´ıstica cero, la resultante cumple:

ResA= ±

Y

v

ResA1,v,··· ,An,v(f1,v, . . . , fn,v)−hA0(v )

Y

ξ∈V (f1,...,fn)

f0(ξ),

donde el primer producto es sobre todos los vectores primitivos v ∈ Zn y hA0 es la funci´on soporte hA0(v ) = mina∈A0hv , ai.

In document Cálculo efectivo de resultantes ralas (página 56-80)

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