Orbifold丛与陈特征

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草地生态学第五章 草地群落生态学

草地生态学第五章 草地群落生态学

第三节 群落动态 3.1生物群落的内部动态 3.1.1群落的季节动态 (1)季相变化; (2)草原群落的季节变化 3.1.2群落的年际(波动 fluctuation)变 化 (1)不明显波动 (2)摆动性的波动 (3)偏途性波动
3.2 群落的演替(Succession) 3.2.1控制群落演替的主要因素 (1)繁殖体的迁移和散布 (2)群落内部环境的变化 (3)外部环境条件的改变 (4)种内和种间关系的改变 (5)人类干扰的直接或间接影响
3.2.6两种演替观点 1.经典演替观 (1)每一个演替阶段的群落都不同于下一个阶 段的群落; (2)前一个阶段的物种的活动促进了下一阶段 物种的确立. 2.个体演替观: (1)促进模型,自己限制了自己,并为后来物种创 造了条件; (2)抑制模型,取决于先期到达,连续而不离散. (3)耐受模型
第四节植物群落的分类和排序
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1.3.2个体论(individualistic)观点 1926年H.A.gleason提出:群落的存在 依赖于特定的生境与物种的选择性,由 于环境条件在空间与时间上都是不断变 化的,因此群落之间不具有明显的边界。 Ramengsky、Whittaker持有相同的观点
1.3 群落的性质 1.3.1机体论(organisimic shool)学派 以美国生态学家Clements为代表 (1916,1928),曾把植物群落比喻成为有机体, 看成是一个自然单位.基本思想是:任何一个植 物群落都要经历一个从先锋阶段(pioneer stage)到相对稳定的顶级阶段(climax)的演替 过程.Braun-Blangquet,Tansley赞同和发展了 此学说,后者还形成了著名的”生态系统学说”
2.1.3.2 综合数量指标 (1)优势度(dominance):用以表示一个种在群落中的地位和作用, 具体定义和计算方法有别“四度一量”“三度一量” 。 (2)重要值(important volume):也是用来表示一个种在群落中 地位和作用的数量指标。(森林研究中用显著度) 重要值(I.V.)=相对密度+相对频度+相对优势度(相对基盖度) 草原群落研究中:重要值=相对密度+相对频度+相对盖度 物种i的个体数 相对密度(%)= ×%

自相似性的由来分形理论及其发展历程

自相似性的由来分形理论及其发展历程

⾃相似性的由来分形理论及其发展历程分形理论及其发展历程被誉为⼤⾃然的⼏何学的分形(Fractal)理论,是现代数学的⼀个新分⽀,但其本质却是⼀种新的世界观和⽅法论。

它与动⼒系统的混沌理论交叉结合,相辅相成。

它承认世界的局部可能在⼀定条件下、过程中、在某⼀⽅⾯(形态,结构,信息,功能,时间,能量等)表现出与整体的相似性,它承认空间维数的变既可以是离散的也可以是连续的,因⽽拓展了视野。

⼀、分形⼏何的概念是美籍法国数学家曼德尔布罗特(B.B.Mandelbrot)1975年⾸先提出的,但最早的⼯作可追朔到1875年,德国数学家维尔斯特拉斯(K.Weierestrass)构造了处处连续但处处不可微的函数,集合论创始⼈康托(G.Cantor,德国数学家)构造了有许多奇异性质的三分康托集。

1890年,意⼤利数学家⽪亚诺(G.Peano)构造了填充空间的曲线。

1904年,瑞典数学家科赫(H.von Koch)设计出类似雪花和岛屿边缘的⼀类曲线。

1915年,波兰数学家谢尔宾斯基(W.Sierpinski)设计了像地毯和海绵⼀样的⼏何图形。

这些都是为解决分析与拓扑学中的问题⽽提出的反例,但它们正是分形⼏何思想的源泉。

1910年,德国数学家豪斯道夫(F.Hausdorff)开始了奇异集合性质与量的研究,提出分数维概念。

1928年布利⼲(G.Bouligand)将闵可夫斯基容度应⽤于⾮整数维,由此能将螺线作很好的分类。

1932年庞特⾥亚⾦(L.S.Pontryagin)等引⼊盒维数。

1934年,贝塞考维奇(A.S.Besicovitch)更深刻地提⽰了豪斯道夫测度的性质和奇异集的分数维,他在豪斯道夫测度及其⼏何的研究领域中做出了主要贡献,从⽽产⽣了豪斯道夫-贝塞考维奇维数概念。

以后,这⼀领域的研究⼯作没有引起更多⼈的注意,先驱们的⼯作只是作为分析与拓扑学教科书中的反例⽽流传开来。

⼆、1960年,曼德尔布罗特在研究棉价变化的长期性态时,发现了价格在⼤⼩尺度间的对称性。

槟榔不同发育时期果实转录组特征分析

槟榔不同发育时期果实转录组特征分析

槟榔不同发育时期果实转录组特征分析作者:押辉远陈叶张岩松许启泰来源:《热带作物学报》2020年第07期摘要:檳榔(Areca catechu L.)果实是四大南药之一。

槟榔果的研究主要集中在生理生化、生防菌、有效成分及药理、加工和利用等方面,对槟榔果的发育及其次生物质形成的分子机制尚不清楚。

本研究对不同发育时期的槟榔果皮和果核进行转录组测序,鉴定槟榔果不同发育时期的关键基因,以探讨果实发育相关基因的表达特征及次生物质形成有关的基因调控。

结果显示,槟榔果皮中检测到4491个差异基因,其中617个差异基因共参与了111条KEGG代谢通路,生物过程代谢类有82个通路,共257个差异基因被注释,参与次生代谢途径共有5个,共27个差异基因。

槟榔果核中检测到5443个差异基因,其中898个差异基因共参与了118条通路,466个差异基因被注释在生物代谢类通路上,共涉及89条通路,参与次生代谢相关的基因有53个,参与次生代谢途径共7条。

进一步分析表明:随着果实的发育,果皮中80%次级代谢通路差异相关基因呈下调表达趋势;而果核中71.4%次级代谢通路差异相关基因呈上调表达趋势。

本研究结果在转录组水平揭示了槟榔果发育的生物学过程,发现了不同时期槟榔果皮和果核中次级代谢相关调控基因表达的变化规律,也为槟榔的遗传育种研究奠定了基础。

关键词:槟榔;果实发育时期;转录组中图分类号:S31文献标识码:AAnalysis of Transcriptome Characteristics of Areca atDifferent Developmental StagesYA Huiyuan1, CHEN Ye1, ZHANG Yansong1, XU Qitai1,21. School of Food and Medicine, Luoyang Normal University, Luoyang, Henan 471934,China;2. Hainan Green Areca Science &Technology Development Co., Ltd.,Ding’an, Hainan 571200, ChinaAbstract:Areca(Areca catechu L.)isone of the four primary medicinal plants in south China.In the study, the high-throughput sequencing technology was used to sequence the transcriptome of the peel and kernel in different periods to find differentially expressed genes in different developmental stages. Among the peels, 4491 differential genes were divided, of which 617 differential genes were involved in 111 KEGG metabolic pathways,257 differential genes with 82 pathways in the biological process metabolism class, and a total of 27 genes with 5 genes involved in the secondary metabolic pathway. There were 5443 differential genes in the betel nut kernel, according to the KEGG pathway annotation results, 898 differential genes were involved in 118 pathways, 466 differential genes were annotated on biological metabolic pathways for 89 pathways, 53 genes involved in secondary metabolism with 7 secondary metabolic pathways involved. Further analysis showed that with the development of fruit, 80% of the secondary metabolic pathways in the pericarp showed a down-regulated expression of the genes, while 71.4% of the secondary metabolic pathways in the kernel showed up-regulated expression. The results of the study preliminarily revealed the overall characteristics of the transcriptome of different tissues and different developmental stages of areca nut, and found that the expression of secondary metabolism-related regulatory genes in betel nut and pit were observed in different stages, which was the medicinal development and secondary of betel nut.Keywords:Areca catechu L.;fruit development period; transcriptomeDOI: 10.3969/j.issn.1000-2561.2020.07.001槟榔(Areca catechu L.)是棕榈科槟榔属常绿乔木,广泛分布于南亚和东南亚等国家[1]。

【江苏省自然科学基金】_基础数据_期刊发文热词逐年推荐_20140814

【江苏省自然科学基金】_基础数据_期刊发文热词逐年推荐_20140814

科研热词 算法 神经网络 药对 能量空洞 综合评价 结构损伤预警 水动力学模型 无线传感器网络 数据流 故障诊断 投影寻踪 悬索桥 季节相关性 义齿 主成分分析 高速加工 高速切削 高级加密标准 骨髓间充质干细胞 饮食暴露模型 频繁动态模糊项集 预测 非恒定流 非小细胞肺 雨花台组 集成学习 集合卡尔曼滤波 隐蔽通道标识 间歇循环式电化学反应器 铸造奥氏体不锈钢 钢管混凝土 量效关系 释放 配比 遗传算法 通用同步/异步接收器与发射器 逆向工程 连续函数 近红外光谱 过氧化氢 轴向振动 软件度量 软件可靠性 轮询调度 路面热量平衡 路面温度 路由协议 跨层 距离估计 超顺磁性氧化铁 超点 超指数迭代
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
海陆作用 海相沉积土 海洋环境 沉积物粒度分析 江苏海岸 江苏沿海地区 汞组分 永磁偏置 氮素 气溶胶 正则化 模糊聚类 模型重建 模型 模块化2dpca 概念格 检测率 核方法 本征动力学 有限元模型 最小二乘法 智能运输系统 智能决策 显著误差 时序基因表达数据 无线通信 方差时间图 新近沉积土 新词发现 斜裂缝水平投影长度 数量性状基因座位 数控系统插补 数控 数据压缩 抚仙湖 抗原 抗体微阵列 抑郁症 异常检测 应用 并行算法 干物质分配 差分非相干 差分相干 嵌入式frp 属性约简 属性特征化 局部聚类模型 局部密度聚类 射频识别 对象 对策 密度吸引子 室内实验
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

D-S证据理论

D-S证据理论
[12] Dubois, D, Prade, H. Consonant approximations of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 279-283.
[13] Tessem, B. Approximations for efficient computation in the theory of evidence. Artificial Intelligence, 1993, 61:315-329. 【注:文献10-12均为证 据理论近似计算方法】
[29] 孙全 等. 一种新的基于证据理论的合成公式. 电子学报, 2000, 28(8): 117-119.
[30] 曾成, 赵保军, 何佩昆. 不完备框架下的证据组合方法. 电子与信息 学报, 2005, 27(7): 1043-1046.
[31] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社, 1998. pp. 185-197. (第5章第5.5节 “证据理论”)
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Mary
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证据理论的发展概况(续1)
本章的主要参考文献(续1)
[5] Zadeh, L. A. Review of Shafer’s a mathematical theory of evidence. AI Magazine, 1984, 5:81-83. 【对证据理论进行质疑的经典文献之一】
[6] Shafer, G. Perspectives on the theory and practice of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 323-362.

一种集成粗糙集与logistic回归的分类模型

一种集成粗糙集与logistic回归的分类模型

一种集成粗糙集与logistic回归的分类模型从常规数据分析到机器学习,算法的发展日新月异,在各种数据分析场景下,我们都会面临一个共性的问题,那就是分类。

分类问题,就是将数据分成几个不同的类别,一旦数据被分好类,那么我们就能利用这个类别标签做出一些有用的决策。

在分类问题中,粗糙集理论是进行研究的一种重要方法,而logistic回归是一种常用的统计学分类方法。

那么怎样将两者进行融合呢?下面就来介绍一种将粗糙集与logistic回归相结合的分类模型。

1. 粗糙集粗糙集理论是Zdzislaw Pawlak于1982年提出的,它是基于不精确、不完整、不确定的数据构建知识的一种数学方法。

粗糙集理论通过属性间的关系建立知识约简模型,其中三要素为:实例、属性和决策类别。

为了方便处理,具有相同类别的实例被归为一个决策类别,不同类别的实例间的属性也有所不同。

因此,我们需要把不同类别的属性关系进行比较,通过提取属性间的相似特征,可以得到决策规则。

在具体的数据中,粗糙集理论的主要应用在决策树、算法规约、知识发现等方面,因为它能够根据数据类型和属性值进行建模,具有一定的灵活性和扩展性。

2. Logistic回归Logistic回归是一种用于建立分类模型的回归分析方法。

它描述了一个因变量与一个或多个独立变量之间的关系,并使用S形曲线(称为Sigmoid函数)表示因变量与独立变量之间的概率关系。

与线性回归不同的是,logistic回归可以用于建立二分类和多分类模型。

因为它输出一个概率值,可以把概率值大于0.5的实例划分为一类,把概率值小于0.5的实例划分为另一类。

在具体的分类问题中,logistic回归可以适应非线性、非正态分布和多变量数据。

因此,在实际应用中,logistic回归是一个简单、实用的分类方法。

3. 将粗糙集与logistic回归相结合的模型将粗糙集与logistic回归相结合的模型,主要是通过利用粗糙集的精简能力来降低logistic回归的维度和复杂度,从而提高分类精度。

Fisher鉴别特征的最近邻凸包分类


Fse 鉴 别 特征 的 最 近 邻 凸 包 分 类 ) i r h
姜文瀚 杨静字 周 晓飞 ( 南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 20 9 ) 1 04
摘 要 基 于 Fse 准则的特 征提 取方法是模式识别技 术的 重要 分 支, 中,o ySm o i r h 其 F l —a m n变换 和具有 统计 不相关 e 性 的最佳鉴别 变换是 这一技术 典型代 表 , 文将 它们 与一种新型分类 器一 最近邻 凸 包分类器相结合 , 而 实现 Fs e 本 从 i r h 鉴别特征 的有效 分类。最近邻 凸包分类器是一类 以测试样本 点到各类训 练集生成类别 凸包的距 离为分类判别依 据的 模 式分类新 方法, 具有非线性性 , 无参性 , 多类别适 用性 等特 点 。实验证 实了本 文方法的有效性。
te Un o rltdF s e n a s rmia t ay i U UD a et ecasct fto ec rea iemeh d .Asp e h c reae ih rLie r Dici n n An lss( A) r h lsi woo h s o rlt t o s v r— p o es r ,t e s al o p rt t t e a sf a in ag rtm u h a h nmu dsa c lsiir h e r cs o s h yu u l c o eaewi o h rc s i c t lo i y h l i o h s c st emi i m itn eca sf ,t en a e r s eg b rca sfe rs p o tv co c ie ( VM s . I hsp p r h e ut f h m r s da n u st etn ih o ls i ro u p r e trma hn s S i ) nt i a e ,t ers l o e a eu e sip t oa s t n w lsiiainmeh dn m e h e r s eg b rc n e ul( e casf t t o a d t e n a e tn ih o o v x h l NNCH ) lsiir c o ca sf ,whc a e h o v x h l o e ih tk st e c n e ul f o ecastann aaa e u i lS.Th e t a l l b ln Ot eca so h e rs o v xh l i h e — n ls r iig d t san w nt a s c ets mp ewi eo gt h ls ft en a e tc n e ul ntefa s l t r p c . No l e rt 。 n aa ees a d mut cas a pia it r h h r ceso u es a e ni a i n y o p rm tr n li ls p l bl ya e t ec a a tr fNNCH . Th x e i ns c i e e p rme t c m p rd wi h t e o p r tr nin d a o e n iaet eg o efr n eo h r p s dm eh d . o ae t t eo h rc o e ao sme to e b v ,idc t h o d p ro ma c ft ep o o e to s h

基于AlphaFold数据库分析蛋白质进化中的统计规律

基于AlphaFold数据库分析蛋白质进化中的统计规律夏辰亮;唐乾元【期刊名称】《集成技术》【年(卷),期】2024(13)2【摘要】由DeepMind开发的AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得了前所未有的巨大突破,对生命科学的研究产生了革命性的影响。

基于大规模的结构预测,AlphaFold结构预测数据库得以建立,它包含2亿多种蛋白,并覆盖了数十种物种的完整蛋白质组。

该综述介绍了在“后AlphaFold时代”利用统计物理方法研究蛋白质进化问题的一些最新进展。

传统的蛋白质进化研究往往关注同一个家族的蛋白质序列或者结构(微观视角),而随着AlphaFold预测的海量蛋白质结构的出现,研究者可以把视角扩展到大量蛋白质的集合,甚至是直接对比不同物种体内的全部蛋白质,从中挖掘统计趋势(宏观视角)。

基于AlphaFold数据库,通过对比40多种模式生物体内相似链长的蛋白质,研究者发现了蛋白质分子进化中的统计规律。

随着物种复杂性的提高,蛋白质结构将趋向于更高的柔性和模块化程度,蛋白质序列将趋向于出现更显著的亲疏水片段分隔,蛋白质的功能专一性也不断提高。

这些基于AlphaFold的统计研究在分子进化和物种进化之间建立了联系,有助于理解生物复杂性的演化。

【总页数】15页(P74-88)【作者】夏辰亮;唐乾元【作者单位】三江学院数理部;香港浸会大学物理系【正文语种】中文【中图分类】Q615【相关文献】1.真核模式生物蛋白质数据库统计规律研究2.蛋白质分子进化过程中氨基酸替代数估计和距离测度的统计方法3.基于生物信息数据库分析含DEP结构域的蛋白质1在子宫内膜癌中的表达和预后意义4.从国际化转向看中国旅游学术知识生产规律与特征——基于Web of Science核心数据库的统计分析因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

序列搜索_比对以及进化树的构建


Clustalx的输出结果
• .aln格式文件
– 这个文件是默认输出,可以转换成各种格式, 而且很多软件都支持这种格式。
• .dnd格式文件
– 引导树。就是根据两两序列相似值构建的一个 指导后面多重联配的启发树 – 不能做进化分析。进化分析要考虑的所有同源 位点的一个综合效应,因此应该用.aln格式文 件专门做进化分析。
• Blastn : 应该是出现较早的算法。比对的速度慢, 但允许更短序列的比对(如短到7个碱基的序列)。 • MEGABLAST : 主要用来鉴定一段新的核酸序列, 它并不注重比对各个碱基的不同和序列片断的同 源性,而只注重被比对序列是否是数据库未收录 的,是否为新的提交序列或基因。 速度快。同一 物种间的。 • Discontiguous MEGABLAST : 灵敏度 (sensitivity)更高,用于更精确的比对。主要用 于跨物种之间的同源比对。
• dnadist 计算核苷酸距离矩阵 • 把刚才的outfile改名,如dnadistinfile • 双击dnadist,输入dnadistinfile,回车
输入D,选择模型, 如改成kimura-2 输入M,然后输入 D,再输入1000, 和上面步骤要一致 即自举值 bootstrap=1000
• NCBI负责管理GenBank。 GenBank是
美国国立卫生研究院维护的基因序列数据库, 汇集并注释了所有公开的核酸序列。
• GenBank与日本DNA数据库(DNA Data Bank of Japan, DDBJ)以及欧洲生物信息研究所的欧洲 分子生物学实验室核苷酸数据库(European Molecular Biology Laboratory, EMBL),所有这 3个中心都可以独立地接受数据提交,而3个中心 之间则逐日交换信息,并制成相同的充分详细的 数据库向公众开放。因此他们是相等的。

Strongart数学笔记:漫谈纤维丛的直观形象

漫谈纤维丛的直观形象纤维丛(fibre bundle)是微分几何中的一个重要概念,但它却是非常抽象的,传说要真正理解纤维丛至少需要四年。

一般数学书上尽管也举一些标准例子,但只是介绍其中代数与微分的构造,很少对它们的直观图像进行分析。

下面我结合自己对纤维丛的一点认识,写一篇小文章算是填补一下其中的空白。

简单的说,纤维丛就是一簇在基底流形上参数化的局部平凡的拓扑空间,而这里的拓扑空间多半是以流形的面目出现的,视其为基底流形上面的参数化流形也未尝不可。

它有一个重要的特例是向量丛(vector bundle),那是一簇在流形上参数化的局部平凡的向量空间。

然而,人类对的直观只能达到三维,而基底流形至少要占掉一维,因此所能见到直观例子主要也就纤维为一维的情形了。

一维纤维的直观形象就是“毛”,如果是一维向量丛(又称线丛),那就笔直的“硬毛”,一般的纤维丛则可能是“软毛”。

然而,“毛”的形象却是有缺陷的,它暗示着纤维似乎是从基底流形发出的,但实际上纤维是穿透基底流形的。

这里的误解还有另一个源头,那就是很多中文书上把基底流形称为底流形,结果就自然被误认为是位于底部的流形(记得我去国外(网站)讨论数学时,翻译回去就是bottom manifold。

结果有些老外就搞不明白了,后来发现它的英文是base,翻译成“基底”或者简称“基”才更加准确)。

就直线上的线丛而言,它的形象不应该类似于“梳子”,而应该更接近于“蜈蚣”,这里“蜈蚣的腿”就相当于上面的“毛”,但它既是无限条,也是无限长的。

然而,对“蜈蚣”形象还有个疑问,这里“蜈蚣”的(无限条无限长的)腿是不是一定要垂直于身体,也就是说纤维丛里的纤维是不是一定正交于基底流形呢?有趣的是,在我所见到的书籍当中,没有一本书中的纤维丛定义要求它正交,但同样没有一本书中画出来的示意图(假若有图的话)不是正交的,后者大概是出于美观的考虑,但却容易使人产生误解。

实际上。

把各纤维转到同样的角度,得到的“歪腿蜈蚣”一样也是纤维丛。

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嵌入。
3)

对于一族
orbifold

Γ
={(Vα
, Gα
,πα
)} α
,如果
Γ
局部相容,并且
{πα
(Gα
)} α
覆盖
X,则称
{ } Γ = (Vα ,Gα ,πα ) α 为 X 的一个 orbifold 卡册。
4) 对于 X 的两个 orbifold 卡册 Γ1, Γ2 ,如果 Γ1 中的每一张 orbifold 卡都能嵌入到 Γ2 中的某一张 orbifold
Pure Mathematics 理论数学, 2019, 9(5), 627-631 Published Online July 2019 in Hans. /journal/pm https:///10.12677/pm.2019.95083
由于 orbifold 丛新的描述保留了过渡矩阵等语言,我们可以参考微分几何的技巧,通过构造曲率方 阵,在 orbifold 丛上定义联络,使得向量场的微分并不会受到局部奇性的影响。即是对向量场的微分与 局部群的作用可以交换。类似于微分几何,本文还进一步定义了 orbifold 丛的陈特征。
2. Orbifold
Open Access
文章引用: 林奕武. Orbifold 丛与陈特征[J]. 理论数学, 2019, 9(5): 627-631. DOI: 10.12677/pm.2019.95083
林奕武
1. 引言
Orbifold 最早产生于代数几何领域,带有奇性的簇被视为最早出现的 orbifold。到了上世纪 50 年代, Satake [1] [2]首次在拓扑学和微分几何领域引入 orbifold 的概念。在微分几何中,orbifold 被视为光滑流形 的推广,当时被称为 V-流形,即是带有奇点的“流形”。类似于光滑流形,orbifold 是一个拓扑空间, 其上加以一个 orbifold 结构。orbifold 结构也是由空间的一个开覆盖构成,每张局部卡为 Rn 中的连通开集, 模以一个有限子群得到的商集。orbifold 结构刻画了 orbifold 的局部奇性,但是缺乏局部相容性,所以不 能很好的展现其整体结构。Haefliger [3]利用群胚的语言来表述 orbifold。群胚有良好的整体性,使若干代 数拓扑的概念得以推广到 orbifold 领域中来。由于群胚的语言比较抽象,其几何直观性有所欠缺。
本文结合局部卡和群胚的语言。重新表述 orbifold 的概念。新的表述保留了 orbifold 结构,再利用群 胚来规范局部卡之间的相容性。这种定义下的 orbifold 可以理解为对群胚的像空间进行加细,从而揉进 了局部卡构成的开覆盖。新的表述既保留了原来局部奇性的刻画,同时也兼顾整体性,使很多微分几何
Orbifold Bundle and Chern Character
Yiwu Lin
Guangdong University of Finance, Guangzhou Guangdong
Received: Jul. 2nd, 2019; accepted: Jul. 22nd, 2019; published: Jul. 29th, 2019
Abstract
In this paper, we reformulate the notion of orbifolds and orbifold bundles, and then define the connection, with which we construct orbifold chern character.
Keywords
Orbifold, Groupoid, Orbifold Bundle, Connection, Orbifold Chern Character
Orbifold丛与陈特征
林奕武
广东金融学院,广东 广州
收稿日期:2019年7月2日;录用日期:2019年7月22日;发布日期:2019年7月29日
1) X 上一个 n 维 orbifold 卡,是指一个三元组 (V ,G,π ) 。其中 V 为 Rn 中的连通开子集,G 为 diff (V )
的有限子群, π :V → X 是一个 G 不变的映射,并且诱导同胚 V G → π (V ) ⊆ X 。
2) 如果光滑嵌入 λ :V1 → V2 满足 π1 = π 2 λ ,则称 λ 为两个 orbifold 卡 (V1,G1,π1 ),(V2 ,G2 ,π 2 ) 之间的
的概念在 orbifold 领域得以推广。首先,我们重新描述 orbifold 丛,把 orbifold X 上的 orbifold 丛定义为
一个 orbifold E,和一个丛投射 p : E → X ,使得在局部上,对于 X 的每一张 orbifold 卡 (Vα ,Gα ,πα ) ,
( ) Uα = Vα Gα 上的纤维为 Rn ×Vα Gα 。这种描述本质上与 Ruan [4]的 orbifold 丛定义是等价的。
摘要
重新描述orbifold和orbifold丛的定义,并且提出了orbifold丛上联络的定义,从而诱导orbifold陈特征 等概念。
关键词
Orbifold,群胚,Orbifold丛,联络,Orbifold陈特征
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
纸型
Orbifold 的定义可以用两种语言来描述。一种是局部卡的语言,另一种是群胚的语言。本节先简要介
绍这两种语言,然后结合这两种语言,我们对 orbifold 的定义重新描述。
局部卡的语言首先是 Satake [1] [2]提出来的,但本节引用了 Ruan [4]的表述方式。
定义 1.1 [4]:设 X 为一个仿紧的 Hausdorff 拓扑空间, n > 0 。
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