In mathematics, a unimodular matrix M is a square integer matrix having determinant +1 or −1. Equivalently, it is an integer matrix that is invertible over the integers: there is an integer matrix N that is its inverse (these are equivalent under Cramer's rule). Thus every equation Mx = b, where M and b both have integer components and M is unimodular, has an integer solution. The n × n unimodular matrices form a group called the n × n general linear group over , which is denoted .
Unimodular matrices form a subgroup of the general linear group under matrix multiplication, i.e. the following matrices are unimodular:
Identity matrix
The inverse of a unimodular matrix
The product of two unimodular matrices
Other examples include:
Pascal matrices
Permutation matrices
the three transformation matrices in the ternary tree of primitive Pythagorean triples
Certain transformation matrices for rotation, shearing (both with determinant 1) and reflection (determinant −1).
The unimodular matrix used (possibly implicitly) in lattice reduction and in the Hermite normal form of matrices.
The Kronecker product of two unimodular matrices is also unimodular. This follows since where p and q are the dimensions of A and B, respectively.
A totally unimodular matrix
(TU matrix) is a matrix for which every square non-singular submatrix is unimodular. Equivalently, every square submatrix has determinant 0, +1 or −1. A totally unimodular matrix need not be square itself. From the definition it follows that any submatrix of a totally unimodular matrix is itself totally unimodular (TU). Furthermore it follows that any TU matrix has only 0, +1 or −1 entries. The converse is not true, i.e., a matrix with only 0, +1 or −1 entries is not necessarily unimodular. A matrix is TU if and only if its transpose is TU.
Totally unimodular matrices are extremely important in polyhedral combinatorics and combinatorial optimization since they give a quick way to verify that a linear program is integral (has an integral optimum, when any optimum exists).
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.
En mathématiques, la notion d'élément symétrique généralise les concepts d'opposé en rapport avec l'addition et d'inverse en rapport avec la multiplication. Soit E un ensemble muni d'une loi de composition interne admettant un élément neutre . Soient deux éléments et de E. Si , est dit élément symétrique à gauche de et est dit élément symétrique à droite de . Si , est dit élément symétrique de .
The course covers control theory and design for linear time-invariant systems : (i) Mathematical descriptions of systems (ii) Multivariables realizations; (iii) Stability ; (iv) Controllability and Ob
Plonge dans la malédiction de la dimensionnalité en optimisation discrète, mettant en évidence les défis de la croissance exponentielle du temps de calcul avec la taille du problème.
Explore l'équivalence du système, la représentation d'état-espace, les fonctions de transfert et les anneaux euclidiens, en mettant l'accent sur les matrices unimodulaires et leurs propriétés.
Assigning the right Emergency Room (ER) to persons in medical need is a pivotal mission of the Emergency Medical Dispatcher (EMD). In order to minimize the delay between the call and the medical care, EMD need to take into account the travel time and the w ...
In this paper, we present a spatial branch and bound algorithm to tackle the continuous pricing problem, where demand is captured by an advanced discrete choice model (DCM). Advanced DCMs, like mixed logit or latent class models, are capable of modeling de ...
In urban air mobility (UAM) networks, takeoff and landing sites, called vertiports, are likely to experience intermittent closures due to, e.g., adverse weather. To ensure safety, all in-flight urban air vehicles (UAVs) in a UAM network must therefore have ...