Espace vectoriel

Résumé

vignette|Dans un espace vectoriel, on peut additionner deux vecteurs. Par exemple, la somme du vecteur v (en bleu) et w (en rouge) est v + w. On peut aussi multiplier un vecteur, comme le vecteur w que l'on peut multiplier par 2, on obtient alors 2w et la somme devient v + 2w. En mathématiques, plus précisément en algèbre linéaire, un espace vectoriel est un ensemble d'objets, appelés vecteurs, que l'on peut additionner entre eux, et que l'on peut multiplier par un scalaire (pour les étirer ou les rétrécir, les tourner, etc.). En d'autres termes, c'est un ensemble muni d'une structure permettant d'effectuer des combinaisons linéaires. Les scalaires sont généralement des nombres réels ou des nombres complexes, ou alors pris dans n'importe quel corps. Étant donné un corps K, un espace vectoriel E sur K est un groupe commutatif (dont la loi est notée +) muni d'une action « compatible » de K (au sens de la définition ci-dessous). Espace vectoriel Définitions Soit K

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Espace_vectoriel

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The Center of Small Quantum Groups I: The Principal Block in Type A

Anna Lachowska

We develop an elementary algebraic method to compute the center of the principal block of a small quantum group associated with a complex semisimple Lie algebra at a root of unity. The cases of sl(3) and sl(4) are computed explicitly. This allows us to formulate the conjecture that, as a bigraded vector space, the center of a regular block of the small quantum sl(m) at a root of unity is isomorphic to Haiman's diagonal coinvariant algebra for the symmetric group S-m.

OXFORD UNIV PRESS2018

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Generic representations of orthogonal groups: the mixed functors

Christine Vespa

In previous work, we defined the category of functors F-quad, associated to F-2-vector spaces equipped with a nondegenerate quadratic form. In this paper, we define a special family of objects in the category F-quad, named the mixed functors. We give the complete decompositions of two elements of this family that give rise to two new infinite families of simple objects in the category F-quad.

2007

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Unsupervised Learning of Representations for Lexical Entailment Detection

Andreas Hug

Detecting lexical entailment plays a fundamental role in a variety of natural language processing tasks and is key to language understanding. Unsupervised methods still play an important role due to the lack of coverage of lexical databases in some domains and languages. Most of the previous approaches were either based on statistical hypothesis of specific entailment relations or tried to encode word relations in low-dimensional vector embeddings. This thesis builds upon one of the few approaches which intrinsically model entailment in a vector space. We then further generalize this model by introducing an alternative, distributional representations for words which harnesses tools from optimal transport to define distance or entailment measures between such representations. We evaluated the models on hypernymy detection where our distributional estimate significantly improves over the underlying model and even outperforms state-of-the-art on some datasets.

2018

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