CAREER: Model theoretic classification theory, Fourier analysis, and hypergraph regularity

职业:模型理论分类理论、傅立叶分析和超图正则性

基本信息

  • 批准号:
    2239737
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 47.27万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-05-01 至 2028-04-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Model theory is a branch of mathematical logic which studies common properties shared by different types of mathematical structures. A crucial idea in this area is the notion of a dividing line, meaning a fundamental dichotomy among mathematical structures. Historically, the most important of these dividing lines is stability, a notion which has found extensive applications in the setting of infinite structures. In contrast, the fields of extremal and arithmetic combinatorics focus mainly on finitary problems, but have thematic elements in common with model theory. In recent years, extensive interactions have begun between model theory and these fields, leading to surprising new results. This project will further explore these connections by establishing a model theoretic understanding of important tools from arithmetic and extremal combinatorics. Understanding these tools from a model theoretic perspective has the potential to lead to novel applications in both fields. The educational component of this project focuses on broadening participation efforts utilizing Ohio State infrastructure and the organization of a summer school for graduate students. In extremal and additive combinatorics, hypergraph regularity and higher order Fourier analysis have proved to be powerful tools. The goal of this project is to develop connections between these tools and generalizations of stability theory. The PI will prove theorems connecting tame behavior in hypergraph and arithmetic regularity lemmas to new generalizations of stability. Complementing this, the PI will develop the pure model theory of these higher order notions of stability, as well as higher order analogues of stable group theory.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
模型论是数理逻辑的一个分支,研究不同类型数学结构所共有的共同属性。该领域的一个关键思想是分界线的概念,意味着数学结构之间的基本二分法。从历史上看,这些分界线中最重要的是稳定性,这一概念在无限结构的设置中得到了广泛的应用。相比之下,极值和算术组合领域主要关注有限问题,但与模型理论具有共同的主题元素。近年来,模型理论与这些领域之间开始了广泛的相互作用,产生了令人惊讶的新结果。 该项目将通过建立对算术和极值组合学重要工具的模型理论理解来进一步探索这些联系。 从模型理论的角度理解这些工具有可能在这两个领域带来新颖的应用。该项目的教育部分侧重于利用俄亥俄州立大学的基础设施和为研究生组织暑期学校扩大参与努力。在极值和加性组合学中,超图正则性和高阶傅里叶分析已被证明是强大的工具。 该项目的目标是建立这些工具与稳定性理论的概括之间的联系。 PI 将证明将超图和算术正则引理中的温和行为与新的稳定性概括联系起来的定理。 作为补充,PI 将开发这些高阶稳定性概念的纯模型理论,以及稳定群论的高阶类似物。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值进行评估,被认为值得支持以及更广泛的影响审查标准。

项目成果

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