Coxeter群上Kazhdan-Lusztig多项式的组合研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:11801409
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:23.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:A0408.组合数学
- 结题年份:2021
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:王东; 刘玥昀;
- 关键词:
项目摘要
Since the Kazhdan-Lusztig theory was established, the Kazhdan-Lusztig polynomials have gained much attention. Because the theory of Coxeter groups stands a strong combinatorial background, combinatorics of Kazhdan-Lusztig polynomials have become important topics in algebraic combinatorics. As a well-known combinatorialist, F. Brenti had conjectured that many kinds of Kazhdan-Lusztig polynomials should be well expressed or generated. This project mainly focuses on the following problems: 1. Express or generate some kinds of Kazhdan-Lusztig polynomials, by engaging the combinatorial structures of Coxeter groups; 2. Discover or rediscover the properties of Kazhdan-Lusztig polynomials from combinatorial aspects, by focusing on the combinatorial interpretations of Kazhdan-Lusztig polynomials; 3. Investigate the partial order structure of Coxeter groups and make progress on the combinatorial invariance conjecture of Kazhdan-Lusztig polynomials.
Kazhdan-Lusztig理论一经提出, 其上的关键结构Kazhdan-Lusztig多项式就得到了广泛的关注. 由于Coxeter群所具有的组合背景, 从组合角度研究Kazhdan-Lusztig多项式成为了代数组合学的一个重要课题. 著名组合学家F. Brenti曾猜测多数Kazhdan-Lusztig多项式具有封闭的表达式或良好的生成函数. 本项目计划从以下几个方面对Kazhdan-Lusztig多项式进行组合研究: 一, 从Coxeter群上经典组合结构入手, 研究计算Kazhdan-Lusztig多项式的特殊表达式. 二, 从Kazhdan-Lusztig多项式的组合解释入手, 给出其上新的组合性质或对已有代数性质进行组合证明. 三, 对Coxeter群上的偏序结构进行研究, 希望在Kazhdan-Lusztig多项式组合不变性猜想上有所进展.
结项摘要
Coxeter群及其上的Hecke代数、Kazhdan-Lusztig理论一经提出就受到了广泛的关注。Kazhdan-Lusztig多项式是其相关的关键结构,且具有丰富的组合特征及背景。关于Kazhda-Lusztig多项式的组合不变性猜想更是几十年来关于Kazhdan-Lusztig理论重要的猜想。本项目主要从组合学角度研究了若干类型的Kazhdan-Lusztig多项式的性质、表达式及生成函数。具体来说,我们讨论了一类具有p-nesting、p-crossing结构的Bruhat区间的Kazhdan-Lusztig多项式;研究了有限反射群上抛物商的Kazhdan-Lusztig多项式的封闭表达式。另外,我们还针对此类研究中用到的数学工具进行了深入挖掘,扩展了Tinhofer快速图同构算法并给出了其在机器学习中应用,并对计算机代数等工具进行了若干应用研究。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Using Artificial Neural Networks to Model Errors in Biochemical Manipulation of DNA Molecules
使用人工神经网络模拟 DNA 分子生化操作中的错误
- DOI:10.1109/tcbb.2021.3088525
- 发表时间:2021-06
- 期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
- 影响因子:--
- 作者:Alan J. X. Guo;Hao Qi
- 通讯作者:Hao Qi
Group-based network pruning via nonlinear relationship between convolution filters
通过卷积滤波器之间的非线性关系进行基于组的网络修剪
- DOI:10.1007/s10489-021-02907-0
- 发表时间:2022-01
- 期刊:Applied Intelligence
- 影响因子:5.3
- 作者:Guanqun Zhang;Shuai Xu;Jing Li;Alan J.X. Guo
- 通讯作者:Alan J.X. Guo
Classification of small-scale hyperspectral images with multi-source deep transfer learning
利用多源深度迁移学习对小尺度高光谱图像进行分类
- DOI:10.1080/2150704x.2020.1714772
- 发表时间:2020-04-02
- 期刊:REMOTE SENSING LETTERS
- 影响因子:2.3
- 作者:Zhao, Xin;Liang, Yi;Zhu, Fei
- 通讯作者:Zhu, Fei
Improving deep hyperspectral image classification performance with spectral unmixing
通过光谱分解提高深度高光谱图像分类性能
- DOI:10.1016/j.sigpro.2020.107949
- 发表时间:2021-01-21
- 期刊:SIGNAL PROCESSING
- 影响因子:4.4
- 作者:Guo, Alan J. X.;Zhu, Fei
- 通讯作者:Zhu, Fei
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其他文献
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