Aspects of Generalized Geometry: Branes with Boundary, Blow-ups, Brackets and Bundles
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores aspects of generalized geometry, a geometric framework introduced by Hitchin and Gualtieri in the early 2000s. In the first part, we introduce a new class of submanifolds in stable generalized complex manifolds, so-called Lagrangian branes with boundary. We establish a correspondence between stable generalized complex geometry and log symplectic geometry, which allows us to prove results on local neighbourhoods and small deformations of this new type of submanifold. We further investigate Lefschetz thimbles in stable generalized complex Lefschetz fibrations and show that Lagrangian branes with boundary arise in this context. Stable generalized complex geometry provides the simplest examples of generalized complex manifolds which are neither complex nor symplectic, but it is sufficiently similar to symplectic geometry for a multitude of symplectic results to generalize. Our results on Lefschetz thimbles in stable generalized complex geometry indicate that Lagrangian branes with boundary are part of a potential generalisation of the Wrapped Fukaya category to stable generalized complex manifolds. The work presented in this thesis should be seen as a first step towards the extension of Floer theory techniques to stable generalized complex geometry, which we hope to develop in future work. The second part of this thesis studies Dorfman brackets, a generalisation of the Courant- Dorfman bracket, within the framework of double vector bundles. We prove that every Dorfman bracket can be viewed as a restriction of the Courant-Dorfman bracket on the standard VB-Courant algebroid, which is in this sense universal. Dorfman brackets have previously not been considered in this context, but the results presented here are reminiscent of similar results on Lie and Dull algebroids: All three structures seem to fit into a more general duality between subspaces of sections of the standard VB-Courant algebroid and brackets on vector bundles of the form T M ⊕ E ∗ , E → M a vector bundle. We establish a correspondence between certain properties of the brackets on one, and the subspaces on the other side.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».