14、置换群的不可约性问题及相关算法分析

置换群的不可约性问题及相关算法分析

1. 引言

在群论和图论的研究中,置换群的不可约性问题是一个重要的研究方向。它不仅在理论上具有重要意义,还在图的自同构问题等实际应用中发挥着关键作用。本文将详细探讨置换群的不可约性问题,特别是 2 - 群的不可约性问题,并介绍相关的算法和其在简单二元锥图自同构问题中的应用。

2. 置换群的基本结论

设 (G, H \leq Sym(X)) 为 (n) 次的 (p) - 群。给定两个群的完全不可约结构和不可约序列,以及 (\alpha \in Sym(X)×Sym(X)),则 (J((G×H)^{\alpha},X)) 可以在 (O(n^3)) 步内确定。由此可得推论:给定 (G) 和 (H) 的完全不可约结构和不可约序列,那么 (G \wr H) 的不可约序列可以在 (O(n^5)) 步内确定。

算法 3 可以很容易地修改以执行上述算法 2 中 STABILIZE 过程的工作,即计算集稳定子。通过利用函数 (J) 和 (S_{\gamma}) 递归规则的强相似性,只需改变算法 3 中第 31 - 37 行的叶子处理部分。新的叶子处理由于递归基情况的规则更简单而变得更简单:
[S_{\gamma}(G^{\pi},{v}) = G^{\pi}]
当且仅当 (v \in Y) 时 (v^{\pi} \in Y)(当然,前提是 (G) 固定 (v))。当访问叶子 (v) 时,必须为 (R) 中(最多 (n) 个)每个元素计算 (w = v^{\pi})。如果 (v) 在 (Y) 中但 (w) 不在,或者反之,则必须标记,否则不需要进一步处理。这总共需要 (O(n)) 步。如果 (G) 固定 (x),则 (S_{\gam

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类能。
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