Primal은 소수 제곱근의 수론적 독립성을 활용하여 강력하고 조절 가능한 벡터 표현을 구축하는 결정론적 특징 매핑 프레임워크입니다. Besicovitch 속성을 활용하여 무한히 반복되지 않는 위상 궤적을 보장하는 비합리적 주파수 변조를 생성합니다. StaticPrime과 DynamicPrime의 두 가지 알고리즘 변형을 제시합니다. StaticPrime은 준 직교성에 대한 이론적 Welch bound에 근접하는 temporal position encoding을 생성하고, DynamicPrime은 입력 종속적 특징 매핑을 위한 조절 가능한 투영 계층입니다. DynamicPrime은 단일 스케일링 매개변수 {\sigma}를 통해 두 개의 다른 수학적 유틸리티 클래스를 통합합니다. 저주파수 영역에서는 등거리 커널 맵으로 작용하여 비볼록 형상을 선형화하고, 고주파수 영역에서는 혼돈 위상 래핑을 유도하여 Hyperdimensional Computing 및 개인 정보 보호 분할 학습에 적합한 최대 엔트로피 단방향 해시로 변환합니다.
