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Enregistrement W1562477161 · doi:10.1515/crelle-2015-0096

Variation of geometric invariant theory quotients and derived categories

2016· preprint· en· W1562477161 sur OpenAlexaff
Matthew R. Ballard, David Favero, Ludmil Katzarkov

Notice bibliographique

RevueJournal für die reine und angewandte Mathematik (Crelles Journal) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic Geometry and Number Theory
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustrian Science FundNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsPure mathematicsGeometric invariant theoryInvariant (physics)QuotientCoherent sheafProjective testEquivalence (formal languages)Moduli spaceLinearizationVariation (astronomy)Mathematical analysisNonlinear systemMathematical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the relationship between derived categories of factorizations on gauged Landau–Ginzburg models related by variations of the linearization in Geometric Invariant Theory. Under assumptions on the variation, we show the derived categories are comparable by semi-orthogonal decompositions and we completely describe all components appearing in these semi-orthogonal decompositions. We show how this general framework encompasses many well-known semi-orthogonal decompositions. We then proceed to give applications of this complete description. In this setting, we verify a question posed by Kawamata: we show that D-equivalence and K-equivalence coincide for such variations. The results are applied to obtain a simple inductive description of derived categories of coherent sheaves on projective toric Deligne–Mumford stacks. This recovers Kawamata’s theorem that all projective toric Deligne–Mumford stacks have full exceptional collections. Using similar methods, we prove that the Hassett moduli spaces of stable symmetrically-weighted rational curves also possess full exceptional collections. As a final application, we show how our results recover and extend Orlov’s σ-model/Landau–Ginzburg model correspondence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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