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Enregistrement W7100414515

A Gauss-Bonnet theorem, Chern classes

2004· article· en· W7100414515 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic Geometry and Number Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChern classAdjunctionVector bundleEquivariant mapSheafCharacteristic classGroup (periodic table)Algebra over a field
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My thesis is about geometry of reductive groups. The purpose is to extend some well-known geometric results that hold for the complex torus (C∗)n to the case of an arbitrary complex reductive group. The thesis consists of two parts. The first part contains an analog of the Gauss-Bonnet theorem for constructible sheaves equivariant under the adjoint action. This theorem relates the Euler char-acteristic of a sheaf to the Gaussian degrees of the components of its characteristic cycle. As a corollary I get that a perverse sheaf equivariant under the adjoint action has nonnegative Euler characteristic. In the second part, I modify one of the classical definitions of the Chern classes to construct noncompact analogs of the Chern classes for equivariant vector bundles over reductive groups. These Chern classes have the same properties as the usual Chern classes. Using the Chern classes of the tangent bundle, I obtain an adjunction formula for the Euler characteristic of hypersurfaces in arbitrary reductive groups. The common feature of the results and constructions of my thesis is that I use ii a group action to extend to noncompact setting such classical results as the Gauss-Bonnet theorem and the adjunction formula. iii Acknowledgement I am very grateful to my scientific advisors Askold Khovanskii and Mikhail Kapranov for many useful discussions. I am also grateful to the external examiner Alexander Braverman for reading my thesis and writing the report. I appreciate the discussions with Kiumars Kaveh on the topics of my thesis. I would like to thank the graduate secretary Ida Bulat for her constant help and the University of Toronto for financial support during my PhD studies. iv Table of Contents Acknowledgement iv

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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