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我不确定我的问题是否与编程有关或与 LLL 算法的概念以及维基百科上提到的内容有关。
我决定实现 LLL 算法,因为它已写在 Wikipedia (step-by-step / line-by-line) 上实际学习算法并确保它真正有效,但我得到了意外或无效的结果。
因此,我使用了 JavaScript(编程语言)和 node.js(JavaScript 引擎)来实现它并且 this is the git repository获取完整代码。
长话短说,K 的值超出范围,例如当我们只有 3 个向量时(数组大小为 3,因此索引的最大值为 2),但 k 变为 3,这是无稽之谈。
我的代码是对 Wikipedia 中提到的算法的逐步(逐行)实现而我所做的只是实现它。所以我不知道是什么问题。
// ** important
// {b} set of vectors are denoted by this.matrix_before
// {b*} set of vectors are denoted by this.matrix_after
calculate_LLL() {
this.matrix_after = new gs(this.matrix_before, false).matrix; // initialize after vectors: perform Gram-Schmidt, but do not normalize
var flag = false; // invariant
var k = 1;
while (k <= this.dimensions && !flag) {
for (var j = k - 1; j >= 0; j--) {
if (Math.abs(this.mu(k, j)) > 0.5) {
var to_subtract = tools.multiply(Math.round(this.mu(k, j)), this.matrix_before[j], this.dimensions);
this.matrix_before[k] = tools.subtract(this.matrix_before[k], to_subtract, this.dimensions);
this.matrix_after = new gs(this.matrix_before, false).matrix; // update after vectors: perform Gram-Schmidt, but do not normalize
}
}
if (tools.dot_product(this.matrix_after[k], this.matrix_after[k], this.dimensions) >= (this.delta - Math.pow(this.mu(k, k - 1), 2)) * tools.dot_product(this.matrix_after[k - 1], this.matrix_after[k - 1], this.dimensions)) {
if (k + 1 >= this.dimensions) { // invariant: there is some issue, something is wrong
flag = true; // invariant is broken
console.log("something bad happened ! (1)");
}
k++;
// console.log("if; k, j");
// console.log(k + ", " + j);
} else {
var temp_matrix = this.matrix_before[k];
this.matrix_before[k] = this.matrix_before[k - 1];
this.matrix_before[k - 1] = temp_matrix;
this.matrix_after = new gs(this.matrix_before, false).matrix; // update after vectors: perform Gram-Schmidt, but do not normalize
if (k === Math.max(k - 1, 1) || k >= this.dimensions || Math.max(k - 1, 1) >= this.dimensions) { // invariant: there is some issue, something is wrong
flag = true; // invariant is broken
console.log("something bad happened ! (2)");
}
k = Math.max(k - 1, 1);
// console.log("else; k, j");
// console.log(k + ", " + j);
}
console.log(this.matrix_before);
console.log("\n");
} // I added this flag variable to prevent getting exceptions and terminate the loop gracefully
console.log("final: ");
console.log(this.matrix_before);
}
// calculated mu as been mentioned on Wikipedia
// mu(i, j) = <b_i, b*_j> / <b*_j, b*_j>
mu(i, j) {
var top = tools.dot_product(this.matrix_before[i], this.matrix_after[j], this.dimensions);
var bottom = tools.dot_product(this.matrix_after[j], this.matrix_after[j], this.dimensions);
return top / bottom;
}
这是维基百科上的算法截图:
更新 #1:我在代码中添加了更多注释以澄清问题,希望有人能提供帮助。
以防万一你想知道代码的已经可用的实现,你可以输入:LatticeReduce[{{0,1},{2,0}}]
wolfram alpha查看此代码的行为方式。
更新 #2:我进一步清理了代码并添加了一个验证函数以使 Gram Schmidt 代码正常工作,但代码仍然失败并且 k 的值超过维数(或维数向量)这没有意义。
最佳答案
维基百科中的算法描述使用了相当奇怪的符号——向量编号为 0..n(而不是 0..n-1 或 1..n),因此向量总数为 n+ 1.
您在此处发布的代码将 this.dimensions
视为对应于维基百科描述中的 n。到目前为止没有任何问题。
但是,GitHub 上完整源文件中的构造函数设置了 this.dimensions = matrix[0].length
。有两点看起来不对劲。首先是 matrix[0].length
肯定更像 m(空间的维数)而不是 n(向量的数量, 负 1,原因不明)。第二个是,如果它是 n,那么您需要减去 1,因为向量的数量是 n+1,而不是 n。
所以如果你想用this.dimensions
来表示n,我认为你需要将它初始化为matrix.length-1
。对于测试用例中的方阵,使用 matrix[0].length-1
会起作用,但我认为当您输入非方阵时代码会中断。 dimensions
这个名字也有点误导;也许只是 n
来匹配维基百科的描述?
或者您可以将其命名为nVectors
,让它等于matrix.length
,并适当更改其余代码,这仅意味着对终止进行调整主循环的条件。
关于javascript - 按照维基百科上的说法实现 LLL 算法,但遇到了严重的问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36136078/
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