Algorithms for curve design and accurate computations with totally positive matrices

Esta tesis doctoral se enmarca dentro de la teoría de la Positividad Total. Las matrices totalmente positivas han aparecido en aplicaciones de campos tan diversos como la Teoría de la Aproximación, la Biología, la Economía, la Combinatoria, la Estadística, las Ecuaciones Diferenciales, la Mecánica, el Diseño Geométrico Asistido por Ordenador o el Álgebra Numérica Lineal. En esta tesis nos centraremos en dos de los campos que están relacionados con matrices totalmente positivas.This doctoral thesis is framed within the theory of Total Positivity. Totally positive matrices have appeared in applications from fields as diverse as Approximation Theory, Biology, Economics, Combinatorics, Statistics, Differential Equations, Mechanics, Computer Aided Geometric Design or Linear Numerical Algebra. In this thesis, we will focus on two of the fields that are related to totally positive matrices.<br /

A framework for structured linearizations of matrix polynomials in various bases

We present a framework for the construction of linearizations for scalar and matrix polynomials based on dual bases which, in the case of orthogonal polynomials, can be described by the associated recurrence relations. The framework provides an extension of the classical linearization theory for polynomials expressed in non-monomial bases and allows to represent polynomials expressed in product families, that is as a linear combination of elements of the form $\phi_i(\lambda) \psi_j(\lambda)$, where $\{ \phi_i(\lambda) \}$ and $\{ \psi_j(\lambda) \}$ can either be polynomial bases or polynomial families which satisfy some mild assumptions. We show that this general construction can be used for many different purposes. Among them, we show how to linearize sums of polynomials and rational functions expressed in different bases. As an example, this allows to look for intersections of functions interpolated on different nodes without converting them to the same basis. We then provide some constructions for structured linearizations for $\star$-even and $\star$-palindromic matrix polynomials. The extensions of these constructions to $\star$-odd and $\star$-antipalindromic of odd degree is discussed and follows immediately from the previous results

The apolar bilinear form in geometric modeling

Some recent methods of Computer Aided Geometric Design are related to the apolar bilinear form, an inner product on the space of homogeneous multivariate polynomials of a fixed degree, already known in 19th century invariant theory. Using a generalized version of this inner product, we derive in a straightforward way some of the recent results in CAGD, like Marsden's identity, the expression for the de Boor-Fix functionals, and recursion schemes for the computation of B-patches and their derivatives

Determining Critical Points of Handwritten Mathematical Symbols Represented as Parametric Curves

We consider the problem of computing critical points of plane curves represented in a finite orthogonal polynomial basis. This is motivated by an approach to the recognition of hand-written mathematical symbols in which the initial data is in such an orthogonal basis and it is desired to avoid ill-conditioned basis conversions. Our main contribution is to assemble the relevant mathematical tools to perform all the necessary operations in the orthogonal polynomial basis. These include implicitization, differentiation, root finding and resultant computation

Changing representation of curves and surfaces: exact and approximate methods

Το κύριο αντικείμενο μελέτης στην παρούσα διατριβή είναι η αλλαγή αναπαράστασης γεωμετρικών αντικειμένων από παραμετρική σε αλγεβρική (ή πεπλεγμένη) μορφή. Υπολογίζουμε την αλγεβρική εξίσωση παρεμβάλλοντας τους άγνωστους συντελεστές του πολυωνύμου δεδομένου ενός υπερσυνόλου των μονωνύμων του. Το τελευταίο υπολογίζεται απο το Newton πολύτοπο της αλγεβρικής εξίσωσης που υπολογίζεται από μια πρόσφατη μέθοδο πρόβλεψης του συνόλου στήριξης της εξίσωσης. H μέθοδος πρόβλεψης του συνόλου στήριξης βασίζεται στην αραιή (ή τορική) απαλοιφή: το πολύτοπο υπολογίζεται από το Newton πολύτοπο της αραιής απαλοίφουσας αν θεωρίσουμε την παραμετροποίηση ως πολυωνυμικό σύστημα. Στα μονώνυμα που αντιστοιχούν στα ακέραια σημεία του Newton πολυτόπου δίνονται τιμές ώστε να σχηματίσουν έναν αριθμητικό πίνακα. Ο πυρήνα του πίνακα αυτού, διάστασης 1 σε ιδανική περίπτωση, περιέχει τους συντελεστές των μονωνύμων στην αλγεβρική εξίσωση. Υπολογίζουμε τον πυρήνα του πίνακα είτε συμβολικά είτε αριθμητικά εφαρμόζοντας την μέθοδο του singular value decomposition (SVD). Προτείνουμε τεχνικές για να διαχειριστούμε την περίπτωση ενός πολυδιάστατου πυρήνα το οποίο εμφανίζεται όταν το προβλεπόμενο σύνολο στήριξης είναι ένα υπερσύνολο του πραγματικού. Αυτό δίνει έναν αποτελεσματικό ευαίσθητο-εξόδου αλγόριθμο υπολογισμού της αλγεβρικής εξίσωσης. Συγκρίνουμε διαφορετικές προσεγγίσεις κατασκευής του πίνακα μέσω των λογισμικών Maple και SAGE. Στα πειράματά μας χρησιμοποιήθηκαν ρητές καμπύλες και επιφάνειες καθώς και NURBS. Η μέθοδός μας μπορεί να εφαρμοστεί σε πολυώνυμα ή ρητές παραμετροποιήσεις επίπεδων καμπυλών ή (υπερ)επιφανειών οποιασδήποτε διάστασης συμπεριλαμβανομένων και των περιπτώσεων με παραμετροποίηση σεσημεία βάσης που εγείρουν σημαντικά ζητήματα για άλλες μεθόδους αλγεβρικοποίησης. Η μέθοδος έχει τον εξής περιορισμό: τα γεωμετρικά αντικείμενα πρέπει να αναπαριστώνται από βάσεις μονωνύμων που στην περίπτωση τριγωνομετρικών παραμετροποιήσεων θα πρέπει να μπορούν να μετασχηματιστούν σε ρητές συναρτήσεις. Επιπλέον η τεχνική που προτείνουμε μπορεί να εφαρμοστεί σε μη γεωμετρικά προβλήματα όπως ο υπολογισμόςτης διακρίνουσας ενός πολυωνύμου με πολλές μεταβλητές ή της απαλοίφουσας ενός συστήματος πολυωνύμων με πολλές μεταβλητές.The main object of study in our dissertation is the representation change of the geometric objects from the parametric form to implicit. We compute the implicit equation interpolating the unknown coefficients of the implicit polynomial given a superset of its monomials. The latter is derived from the Newton polytope of the implicit equation obtained by the recently developed method for support prediction. The support prediction method we use relies on sparse (or toric) elimination: the implicit polytope is obtained from the Newton polytope of the sparse resultant of the system in parametrization, represented as polynomials. The monomials that correspond to the lattice points of the Newton polytope are suitably evaluated to build a numeric matrix, ideally of corank 1. Its kernel contains their coefficients in the implicit equation. We compute kernel of the matrix either symbolically, or numerically, applying singular value decomposition (SVD). We propose techniques for handling the case of the multidimensional kernel space, caused by the predicted support being a superset of the actual. This yields an efficient, output-sensitive algorithm for computing the implicit equation. We compare different approaches for constructing the matrix in Maple and SAGE software. In our experiments we have used classical algebraic curves and surfaces as well as NURBS. Our method can be applied to polynomial or rational parametrizations of planar curves or (hyper)surfaces of any dimension including cases of parameterizations with base points which raise important issues for other implicitization methods. The method has its limits: geometric objects have to be presented using monomial basis; in the case of trigonometric parametrizations they have to be convertible to rational functions. Moreover, the proposed technique can be applied for nongeometric problems such as the computation of the discriminant of a multivariate polynomial or the resultant of a system of multivariate polynomials