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eja: handle tuples in parent algebras rather than in subclasses.
[sage.d.git] / mjo / eja / eja_algebra.py
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@@ -31,10 +31,9 @@ from sage.modules.free_module import FreeModule, VectorSpace
 from sage.rings.all import (ZZ, QQ, AA, QQbar, RR, RLF, CLF,
                             PolynomialRing,
                             QuadraticField)
-from mjo.eja.eja_element import (CartesianProductEJAElement,
-                                 FiniteDimensionalEJAElement)
+from mjo.eja.eja_element import FiniteDimensionalEJAElement
 from mjo.eja.eja_operator import FiniteDimensionalEJAOperator
-from mjo.eja.eja_utils import _mat2vec
+from mjo.eja.eja_utils import _all2list, _mat2vec
 
 class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
     r"""
@@ -76,6 +75,18 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
                  check_axioms=True,
                  prefix='e'):
 
+        # Keep track of whether or not the matrix basis consists of
+        # tuples, since we need special cases for them damned near
+        # everywhere.  This is INDEPENDENT of whether or not the
+        # algebra is a cartesian product, since a subalgebra of a
+        # cartesian product will have a basis of tuples, but will not
+        # in general itself be a cartesian product algebra.
+        self._matrix_basis_is_cartesian = False
+        n = len(basis)
+        if n > 0:
+            if hasattr(basis[0], 'cartesian_factors'):
+                self._matrix_basis_is_cartesian = True
+
         if check_field:
             if not field.is_subring(RR):
                 # Note: this does return true for the real algebraic
@@ -89,7 +100,13 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
             # The field for a cartesian product algebra comes from one
             # of its factors and is the same for all factors, so
             # there's no need to "reapply" it on product algebras.
-            basis = tuple( b.change_ring(field) for b in basis )
+            if self._matrix_basis_is_cartesian:
+                # OK since if n == 0, the basis does not consist of tuples.
+                P = basis[0].parent()
+                basis = tuple( P(tuple(b_i.change_ring(field) for b_i in b))
+                               for b in basis )
+            else:
+                basis = tuple( b.change_ring(field) for b in basis )
 
 
         if check_axioms:
@@ -118,7 +135,6 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
 
         # Call the superclass constructor so that we can use its from_vector()
         # method to build our multiplication table.
-        n = len(basis)
         CombinatorialFreeModule.__init__(self,
                                          field,
                                          range(n),
@@ -133,17 +149,9 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
         # we see in things like x = 1*e1 + 2*e2.
         vector_basis = basis
 
-        def flatten(b):
-            # flatten a vector, matrix, or cartesian product of those
-            # things into a long list.
-            if cartesian_product:
-                return sum(( b_i.list() for b_i in b ), [])
-            else:
-                return b.list()
-
         degree = 0
         if n > 0:
-            degree = len(flatten(basis[0]))
+            degree = len(_all2list(basis[0]))
 
         # Build an ambient space that fits our matrix basis when
         # written out as "long vectors."
@@ -157,7 +165,7 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
             # Save a copy of the un-orthonormalized basis for later.
             # Convert it to ambient V (vector) coordinates while we're
             # at it, because we'd have to do it later anyway.
-            deortho_vector_basis = tuple( V(flatten(b)) for b in basis )
+            deortho_vector_basis = tuple( V(_all2list(b)) for b in basis )
 
             from mjo.eja.eja_utils import gram_schmidt
             basis = tuple(gram_schmidt(basis, inner_product))
@@ -169,7 +177,7 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
         # Now create the vector space for the algebra, which will have
         # its own set of non-ambient coordinates (in terms of the
         # supplied basis).
-        vector_basis = tuple( V(flatten(b)) for b in basis )
+        vector_basis = tuple( V(_all2list(b)) for b in basis )
         W = V.span_of_basis( vector_basis, check=check_axioms)
 
         if orthonormalize:
@@ -201,7 +209,7 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
                 # The jordan product returns a matrixy answer, so we
                 # have to convert it to the algebra coordinates.
                 elt = jordan_product(q_i, q_j)
-                elt = W.coordinate_vector(V(flatten(elt)))
+                elt = W.coordinate_vector(V(_all2list(elt)))
                 self._multiplication_table[i][j] = self.from_vector(elt)
 
                 if not orthonormalize:
@@ -414,6 +422,15 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
             ...
             ValueError: not an element of this algebra
 
+        Tuples work as well, provided that the matrix basis for the
+        algebra consists of them::
+
+            sage: J1 = HadamardEJA(3)
+            sage: J2 = RealSymmetricEJA(2)
+            sage: J = cartesian_product([J1,J2])
+            sage: J( (J1.matrix_basis()[1], J2.matrix_basis()[2]) )
+            e(0, 1) + e(1, 2)
+
         TESTS:
 
         Ensure that we can convert any element of the two non-matrix
@@ -459,14 +476,20 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
         # closure whereas the base ring of the 3-by-3 identity matrix
         # could be QQ instead of QQbar.
         #
+        # And, we also have to handle Cartesian product bases (when
+        # the matric basis consists of tuples) here. The "good news"
+        # is that we're already converting everything to long vectors,
+        # and that strategy works for tuples as well.
+        #
         # We pass check=False because the matrix basis is "guaranteed"
         # to be linearly independent... right? Ha ha.
-        V = VectorSpace(self.base_ring(), elt.nrows()*elt.ncols())
-        W = V.span_of_basis( (_mat2vec(s) for s in self.matrix_basis()),
+        elt = _all2list(elt)
+        V = VectorSpace(self.base_ring(), len(elt))
+        W = V.span_of_basis( (V(_all2list(s)) for s in self.matrix_basis()),
                              check=False)
 
         try:
-            coords =  W.coordinate_vector(_mat2vec(elt))
+            coords = W.coordinate_vector(V(elt))
         except ArithmeticError:  # vector is not in free module
             raise ValueError(msg)
 
@@ -1267,9 +1290,6 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
     def subalgebra(self, basis, **kwargs):
         r"""
         Create a subalgebra of this algebra from the given basis.
-
-        This is a simple wrapper around a subalgebra class constructor
-        that can be overridden in subclasses.
         """
         from mjo.eja.eja_subalgebra import FiniteDimensionalEJASubalgebra
         return FiniteDimensionalEJASubalgebra(self, basis, **kwargs)
@@ -1293,7 +1313,6 @@ class FiniteDimensionalEJA(CombinatorialFreeModule):
         return self.zero().to_vector().parent().ambient_vector_space()
 
 
-    Element = FiniteDimensionalEJAElement
 
 class RationalBasisEJA(FiniteDimensionalEJA):
     r"""
@@ -2844,6 +2863,9 @@ class CartesianProductEJA(CombinatorialFreeModule_CartesianProduct,
         True
 
     """
+    Element = FiniteDimensionalEJAElement
+
+
     def __init__(self, algebras, **kwargs):
         CombinatorialFreeModule_CartesianProduct.__init__(self,
                                                           algebras,
@@ -3107,46 +3129,6 @@ class CartesianProductEJA(CombinatorialFreeModule_CartesianProduct,
         return FiniteDimensionalEJAOperator(Ji,self,Ei.matrix())
 
 
-    def _element_constructor_(self, elt):
-        r"""
-        Construct an element of this algebra from an ordered tuple.
-
-        We just apply the element constructor from each of our factors
-        to the corresponding component of the tuple, and package up
-        the result.
-
-        SETUP::
-
-            sage: from mjo.eja.eja_algebra import (HadamardEJA,
-            ....:                                  RealSymmetricEJA)
-
-        EXAMPLES::
-
-            sage: J1 = HadamardEJA(3)
-            sage: J2 = RealSymmetricEJA(2)
-            sage: J = cartesian_product([J1,J2])
-            sage: J( (J1.matrix_basis()[1], J2.matrix_basis()[2]) )
-            e(0, 1) + e(1, 2)
-        """
-        m = len(self.cartesian_factors())
-        try:
-            z = tuple( self.cartesian_factors()[i](elt[i]) for i in range(m) )
-            return self._cartesian_product_of_elements(z)
-        except:
-            raise ValueError("not an element of this algebra")
-
-    def subalgebra(self, basis, **kwargs):
-        r"""
-        Create a subalgebra of this algebra from the given basis.
-
-        This overrides the superclass method to use a special class
-        for Cartesian products.
-        """
-        from mjo.eja.eja_subalgebra import CartesianProductEJASubalgebra
-        return CartesianProductEJASubalgebra(self, basis, **kwargs)
-
-    Element = CartesianProductEJAElement
-
 
 FiniteDimensionalEJA.CartesianProduct = CartesianProductEJA