Anforderungen  |   Konzepte  |   Entwurf  |   Entwicklung  |   Qualitätssicherung  |   Lebenszyklus  |   Steuerung
 
 
 
 


Quelle  example_4.5.4.tst   Sprache: unbekannt

 
#@local isinspan, subs, ct, bl, irrB, basm, rest, sb, def0, proj
#@local max, ctu, d, pimsmax, tens, otherblocks, projectives, smallpro
#@local 5sets, basicsets, A, li, sp, A1, ss, c1, cand, x1, a, x2, y2
#@local x3, y3, x4, y4, x5, u, u1, m, mat
gap> START_TEST( "example_4.5.4.tst" );

## This is code from Exercise 4.5.1.
gap> isinspan := function( v , lv )
> return( v in List (Cartesian(List(lv, x-> [0..Maximum(v)])),x -> x*lv) );
> end;;

## This is code from Exercise 4.5.3.
gap> subs := function( ct, basm, vec, irrB, p )
> local nullv, x, y, v, cands, psing, preg, rest, relations;
> cands := [];
> psing := Filtered( [1..Length(Irr(ct))],
>                   i->IsInt( OrdersClassRepresentatives(ct)[i]/p ) );
> preg := Difference( [1..Length(Irr(ct))], psing );
> nullv := List( [1..Length(psing)], x -> 0 );
> rest := Difference( irrB, basm );
> relations := List( rest, i -> SolutionMat( Irr(ct){basm}{preg},
>                   Irr(ct)[i]{preg} ) );;
> for x in Cartesian ( List( vec{List(basm, i -> Position(irrB,i) )} ,
>                               c -> [0..c] ) ) do
>   v:= [] ; v{List( basm, i -> Position(irrB,i) )} := x;
>   v{List( rest, i -> Position(irrB,i) )} := List([1..Length(rest)],
>                                                     i-> x*relations[i]);
>   y := v * Irr(ct){irrB};;
>   if ForAll( v, c -> c >= 0 ) and  y{psing} = nullv
>          and ForAll( [1..Length(v)] , i -> v[i] <= vec[i] ) and Sum(v) > 0
>          then Add( cands, v );
>   fi;
> od;
> return(cands);
> end;;

######################################################################
gap> ct := CharacterTable( "J1" );; bl := PrimeBlocks( ct, 2 );;
gap> irrB := Positions( bl.block, 1 );
[ 1, 6, 7, 8, 12, 13, 14, 15 ]

######################################################################
gap> basm:=[1,6,7,8,12];;rest := Difference([1..Length(Irr(ct))],basm);;
gap> sb := Irr(ct){basm};;
gap> def0 := List( Positions(bl.defect,0), i -> Position(bl.block,i) );
[ 2, 3, 9, 10, 11 ]
gap> proj := Irr(ct){ def0 };; Add( proj , Sum( Irr(ct){[4,5]} ) );

######################################################################
gap> Maxes(ct);
[ "L2(11)", "2^3.7.3", "2xA5", "19:6", "11:10", "D6xD10", "7:6" ]
gap> for max in Maxes(ct) do
> ctu := CharacterTable( max) ; d := DecompositionMatrix(ctu mod 2);;
> pimsmax := TransposedMat(d)*Irr(ctu);;
> Append( proj, InducedClassFunctions( pimsmax, ct ) );
> od;
gap> proj := Set(proj);; Length(proj);
30

######################################################################
gap> tens := Tensored( Irr(ct), proj );;
gap> otherblocks := Difference( [1..Length(Irr(ct))] , irrB );
[ 2, 3, 4, 5, 9, 10, 11 ]
gap> projectives := Reduced( ct,Irr(ct){otherblocks}, tens ).remainders;;
gap> Length( projectives );
198

######################################################################
gap> SortParallel( List(projectives, Norm), projectives );
gap> smallpro := projectives{[1..9]};;
gap> 5sets := Filtered( Combinations(smallpro), x -> Length(x) = 5 );;
gap> basicsets := Filtered( 5sets , x ->
>                   Determinant(MatScalarProducts(ct,sb,x)) in [-1,1] );;
gap> Length( basicsets );
17

######################################################################
gap> SortParallel( List( basicsets,s -> Sum(List(s,Norm)) ), basicsets );
gap>  A := MatScalarProducts( ct, Irr(ct){irrB}, basicsets[1] );;

######################################################################
gap> li := [];;
gap> for sp in basicsets do
>       A1 := MatScalarProducts( ct, Irr(ct){irrB}, sp );
>       A1 := Filtered( A1 , x -> x[1] > 0);
>       ss := Intersection( List(A1 , y ->  subs(ct,basm,y,irrB,2)) );;
>       ss := Filtered( ss, y -> y[1] = 1 );  Add( li, ss );
>     od;
gap>  c1 := Intersection(li);
[ [ 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0 ], [ 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0 ], 
  [ 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0 ], [ 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0 ], 
  [ 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0 ], [ 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0 ], 
  [ 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0 ], [ 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0 ], 
  [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ] ]

######################################################################
gap> cand := [];;
gap> for x1 in c1 do
>    a := ShallowCopy(A);   a{[1,2,3]}:= [ a[1]-x1, a[2]-x1, a[3]-x1 ];
>    for x2 in Filtered( subs(ct,basm,a[1],irrB,2), x -> x[2] > 0 ) do
>      y2 := First( a, x -> not isinspan( x, [x2]) );
>      for x3 in subs( ct,basm,y2,irrB,2 ) do
>        y3 := First( a ,  x -> not isinspan( x, [x2,x3] ) );
>        for x4 in subs( ct,basm,y3,irrB,2 ) do
>          y4 := First( a ,  x -> not isinspan(x, [x2,x3,x4]) );
>          for x5 in subs( ct,basm,y4,irrB,2 ) do
>            u := [ x1, x2, x3, x4, x5 ]; u1 := TransposedMat(u){[1..5]};
>            if Rank(u) = 5 and Determinant(u1) in [1,-1] then
>              m := MatScalarProducts( ct, u1^-1 * sb, smallpro );
>              if ForAll( m, y -> ForAll(y, x-> x >=0 and IsInt(x) ))
>                  then Add( cand, u );
>              fi;
>            fi;
>          od;
>        od;
>      od;
>    od;
>  od;
gap> for mat in cand do Sort(mat); od;
gap> cand:= Set( cand );; cand := List(cand, Reversed);; Length( cand );
5

######################################################################
gap> STOP_TEST( "example_4.5.4.tst" );

[ Dauer der Verarbeitung: 0.22 Sekunden  (vorverarbeitet)  ]

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     


Neuigkeiten

     Aktuelles
     Motto des Tages

Software

     Produkte
     Quellcodebibliothek

Aktivitäten

     Artikel über Sicherheit
     Anleitung zur Aktivierung von SSL

Muße

     Gedichte
     Musik
     Bilder

Jenseits des Üblichen ....
    

Besucherstatistik

Besucherstatistik

Monitoring

Montastic status badge