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克利福德几何代数的新应用。 (英语) Zbl 1490.15036号

作者对近十年来Clifford代数在许多不同领域的进展进行了全面的文献综述。作者回顾了190多篇参考文献,涵盖了以下主题:
运动学和机器人;
计算机图形和动画;
神经网络与模式识别;
信号和图像处理,特别是使用四元数;
向量和正交变换的应用,包括Cayley分解;
旋量与矩阵;
应用几何微积分;
物理学;
加密;
地理信息科学(GIS)数据和分类。

本文的优点之一是回顾了与Clifford代数工具及其应用相关的编程实现。作者讨论了预编译器、库生成器和模板元编程三类中的各种实现。
鉴于审查范围很广,每个主题的审查都不到两页。似乎作者的目的只是指出各个领域的最新进展,常常提供有见地的评论。
应该提到的是,作者还就同一主题写了另一篇评论文章[E.希特勒等,数学。方法。申请。科学。2022, 1– 31 (2022;doi:10.1002/mma.8316)]其重点是只调查2019-2022年发表的论文。一些主题,如神经网络和加密,在这两篇论文中有重叠。然而,后一篇文章介绍了在电气工程中的应用,包括光纤和材料科学,这里没有讨论。总的来说,感兴趣的读者应该查阅这两篇文章以获得完整的概述。

MSC公司:

15A67型 Clifford代数在物理等方面的应用。
15A66型 Clifford代数,旋量
68T01型 人工智能的一般主题
68单位05 计算机图形;计算几何(数字和算法方面)
11E88型 二次空间;克利福德代数
70E60型 机器人动力学与刚体控制
94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 哈尔

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