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Tipo: Dissertação
Título: Métrica assimétrica de Fubini-Study na grassmanniana toral
Título(s) alternativo(s): Fubini-Study asymmetric metric in toral grassmannian
Autor(es): Blanco Garcia, Drahcir Alexander
Primeiro Orientador: Mandolesi, André Luís Godinho
metadata.dc.contributor.referee1: Mandolesi, André Luís Godinho
metadata.dc.contributor.referee2: Alves, Benigno Oliveira
metadata.dc.contributor.referee3: Ferreira Júnior, Perfilino Eugênio
Resumo: Existem várias aplicações para as métricas sobre as Grassmannianas, como aprendizado de máquina, comunicação sem fio e visão computacional. No entanto, o cálculo das distâncias entre subespaços de diferentes dimensões apresenta desafios, especialmente devido à assimetria dimensional desses subespaços. Portanto, é necessário utilizar métricas assimétricas para lidar com essa situação. Neste trabalho, estendemos a métrica Fubini-Study como um ângulo assimétrico, que possui propriedades úteis e é de fácil cálculo.
Abstract: There are several applications for metrics on Grassmannians, such as machine learning, wireless communication, and computer vision. However, computing the distances between subspaces of different dimensions presents challenges, especially due to the dimensional asymmetry of these subspaces. Therefore, it is necessary to use asymmetric metrics to deal with this situation. In this paper, we extend the Fubini-Study metric as an asymmetric angle, which has useful properties and is easy to compute.
Palavras-chave: Grassmanniana
Métrica assimétrica
Fubini-Study
Ângulos entre subespaços
Álgebra de Grassmann
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
Idioma: por
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Matemática
metadata.dc.publisher.program: Pós-Graduação em Matemática (PGMAT) 
Citação: BLANCO GARCIA, Drahcir Alexander. Métrica assimétrica de Fubini-Study na grassmanniana total. 2023. 45 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal da Bahia, Salvador, BA, 2023.
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37473
Data do documento: 29-Jun-2023
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