Il polinomio strutturale di un'algebra monounaria

Questa tesi descrive alcune proprietà delle algebre monounarie finite e si propone di trovare un metodo per classificarle. Poiché infatti il numero di algebre di ordine n aumenta notevolmente con la crescita di quest’ultimo, si cerca un modo per suddividerle in classi d’isomorfismo. In particolare, dal momento che anche il numero di queste classi cresce esponenzialmente all’aumentare di n, utilizziamo una classificazione meno fine dell’isomorfismo basata sul polinomio strutturale. Grazie a questo strumento infatti è possibile risalire a famiglie di grafi orientati associati ad algebre monounarie, a due a due non isomorfi, ricavando perciò alcune specifiche caratteristiche di quest’ultime. Infine, calcolando l’ordine di gruppi particolari, detti automorfi, si può ottenere l’effettivo numero di algebre aventi un dato polinomio strutturale.

Campi finiti e segnale GPS

Lo scopo della tesi è quello di studiare una delle applicazioni della teoria dei campi finiti: il segnale GPS. A questo scopo si descrivono i registri a scorrimento a retroazione lineare (linear feedback shift register, LFSR), dispositivi utili in applicazioni che richiedono la generazione molto rapida di numeri pseudo-casuali. I ricevitori GPS sfruttano il determinismo di questi dispositivi per identificare il satellite da cui proviene il segnale e per sincronizzarsi con esso. Si inizia con una breve introduzione al funzionamento del GPS, poi si studiano i campi finiti: sottocampi, estensioni di campo, gruppo moltiplicativo e costruzione attraverso la riduzione modulo un polinomio irriducibile, fattorizzazione di polinomi, formula per il numero e metodi per la determinazione di polinomi irriducibili, radici di polinomi irriducibili, coniugati, teoria di Galois (automorfismo ed orbite di Frobenius, gruppo e corrispondenza di Galois), traccia, polinomio caratteristico, formula per il numero e metodi per la determinazione di polinomi primitivi. Successivamente si introducono e si esaminano sequenze ricorrenti lineari, loro periodicità, la sequenza risposta impulsiva, il polinomio caratteristico associato ad una sequenza e la sequenza di periodo massimo. Infine, si studiano i registri a scorrimento che generano uno dei segnali GPS. In particolare si esamina la correlazione tra due sequenze. Si mostra che ogni polinomio di grado n-1 a coefficienti nel campo di Galois di ordine 2 può essere rappresentato univocamente in n bit; la somma tra polinomi può essere eseguita come XOR bit-a-bit; la moltiplicazione per piccoli coefficienti richiede al massimo uno shift ed uno XOR. Si conclude con la dimostrazione di un importante risultato: è possibile inizializzare un registro in modo tale da fargli generare una sequenza di periodo massimo poco correlata con ogni traslazione di se stessa.

Components of learning and assessment in linear algebra

Linear algebra provides theory and technology that are the cornerstones of a range of cutting edge mathematical applications, from designing computer games to complex industrial problems, as well as more traditional applications in statistics and mathematical modelling. Once past introductions to matrices and vectors, the challenges of balancing theory, applications and computational work across mathematical and statistical topics and problems are considerable, particularly given the diversity of abilities and interests in typical cohorts. This paper considers two such cohorts in a second level linear algebra course in different years. The course objectives and materials were almost the same, but some changes were made in the assessment package. In addition to considering effects of these changes, the links with achievement in first year courses are analysed, together with achievement in a following computational mathematics course. Some results that may initially appear surprising provide insight into the components of student learning in linear algebra.

Sequential development of algebra knowledge : a cognitive analysis

Learning to operate algebraically is a complex process that is dependent upon extending arithmetic knowledge to the more complex concepts of algebra. Current research has shown a gap between arithmetic and algebraic knowledge and suggests a pre-algebraic level as a step between the two knowledge types. This paper examines arithmetic and algebraic knowledge from a cognitive perspective in an effort to determine what constitutes a pre-algebraic level of understanding. Results of a longitudinal study designed to investigate students' readiness for algebra are presented. Thirty-three students in Grades 7, 8, and 9 participated. A model for the transition from arithmetic to pre-algebra to algebra is proposed and students' understanding of relevant knowledge is discussed.

RcppArmadillo : accelerating R with high-performance C++ linear algebra

The R statistical environment and language has demonstrated particular strengths for interactive development of statistical algorithms, as well as data modelling and visualisation. Its current implementation has an interpreter at its core which may result in a performance penalty in comparison to directly executing user algorithms in the native machine code of the host CPU. In contrast, the C++ language has no built-in visualisation capabilities, handling of linear algebra or even basic statistical algorithms; however, user programs are converted to high-performance machine code, ahead of execution. A new method avoids possible speed penalties in R by using the Rcpp extension package in conjunction with the Armadillo C++ matrix library. In addition to the inherent performance advantages of compiled code, Armadillo provides an easy-to-use template-based meta-programming framework, allowing the automatic pooling of several linear algebra operations into one, which in turn can lead to further speedups. With the aid of Rcpp and Armadillo, conversion of linear algebra centered algorithms from R to C++ becomes straightforward. The algorithms retains the overall structure as well as readability, all while maintaining a bidirectional link with the host R environment. Empirical timing comparisons of R and C++ implementations of a Kalman filtering algorithm indicate a speedup of several orders of magnitude.