We formulate a substantial improvement on Buchberger's algorithm for Gr\"obner bases of zero-dimensional ideals. The improvement scales down the phenomenon of intermediate expression swell as well as the complexity of Buchberger's algorithm to a significant degree. The idea is to compute a new type of bases over principal ideal rings instead of over fields like Gr\"obner bases. The generalizations of Buchberger's algorithm from over fields to over rings are abundant in the literature. However they are limited to either computations of strong Gr\"obner bases or modular computations of the numeral coefficients of ideal bases with no essential improvement on the algorithmic complexity. In this paper we make pseudo-divisions with multipliers to enhance computational efficiency. In particular, we develop a new methodology in determining the authenticity of the factors of the pseudo-eliminant, i.e., we compare the factors with the multipliers of the pseudo-divisions instead of the leading coefficients of the basis elements. In order to find out the exact form of the eliminant, we contrive a modular algorithm of proper divisions over principal quotient rings with zero divisors. The pseudo-eliminant and proper eliminants and their corresponding bases constitute a decomposition of the original ideal. In order to address the ideal membership problem, we elaborate on various characterizations of the new type of bases. In the complexity analysis we devise a scenario linking the rampant intermediate coefficient swell to B\'ezout coefficients, partially unveiling the mystery of hight-level complexity associated with the computation of Gr\"obner bases. Finally we make exemplary computations to demonstrate the conspicuous difference between Gr\"obner bases and the new type of bases.


翻译:我们为Buchberger的Gr\“Obner”的零维理想基数制定了大幅改进。改进的尺度缩小了中间表达式的膨胀现象以及Buchberger的复杂程度。 我们的想法是计算主要理想环的新型基数,而不是Gr\“Obner”的基数。 Buchberger的超场算法的概括性在文献中非常丰富。 但是它们局限于计算强大的Gr\“Obner 基数”或者计算理想基数的指数系数的模块化计算,而在算法复杂程度上没有基本改进。 在本文中,我们用乘数来制造假基数的新的基数基数, 特别是, 我们开发了一种新的方法, 确定假显性基数因素的真实性, 例如, 我们比较了伪变数的乘数的乘数乘数的乘数的乘数的乘数 。 为了找出精确的变数, 我们把正基数的基数的基数的基数的基数的基数算法 与正数的基数的基数的基数值的基数的基数计算, 和正数级的基数级的基数的基数的计算,最后形成了一个新的基数级的基数级的计算。

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