辛拓扑与规范场理论中的数学不变量

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11431001
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    260.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0110.辛几何与数学物理
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2019-12-31

项目摘要

In this project we will focus on various mathematical structures and invariants related to moduli spaces arising from symplectic topology and gauge theory, and will study the analytic, geometric and topological properties of these moduli spaces. The following problems will be investigated: Virasoro conjecture and universal equations for Gromov-Witten invariants, computations of reduced Gromov-Witten invariants, open Gromov-Witten invariants and open string theory, generalized Gromov-Witten theory,decompositions of moduli spaces and computations of invariants,Donaldson theory, duality between open and closed strings, symplectic birational geometry,Floer homology theory,Yang-Mills theory with non-compact structure groups, periodic orbits in Hamiltonian dynamics on symplectic manifolds and closed geodesics on compact manifolds, local mirror symmetry, etc.. It is hopeful that significant progress can be made in the study of these problems in the near future.
本项目主要研究辛拓扑和规范场理论中产生的与各种模空间有关的数学结构和不变量,如 Gromov-Witten 不变量普适方程和Virasoro猜想、约化Gromov-Witten不变量的计算、开Gromov-Witten理论与开弦、广义的Gromov-Witten理论、模空间的分解与不变量的计算、Donaldson理论、开闭弦的对偶、辛双有理几何、Floer同调理论、具有非紧结构群的杨-Mills理论、辛流形上哈密顿系统的周期轨道与紧流形上闭测地线、局部镜像对称等。这些问题的核心是与模空间有关的几何,分析,拓扑等性质的研究。本项目有望在这些课题的研究上取得重大进展。

结项摘要

本项目主要研究辛拓扑和规范场理论中产生的与各种模空间有关的数学结构和不变量。项目执行期间,项目组成员在镜像对称、Gromov-Witten 不变量理论中的Virasoro算子、Gromov-Witten 不变量普适方程、等变Donaldson 理论、轨形上的开弦理论、通过典范度量构造研究SYZ 猜想、辛流形上哈密顿系统的周期轨道与紧流形上闭测地线、紧致光滑四维流形的最小亏格问题等多个研究方向取得重要成果。尤其是证明了Alexandrov猜想及其推广,并在五次超曲面的高亏格Gromov-Witten不变量和镜像对称方面取得了重大进展。五次超曲面方面的进展推动和解决了过去20年来关于这个流形上高亏格镜像对称和自由能势函数结构的相当一大部分猜想。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
2 pi-PERIODIC SELF-SIMILAR SOLUTIONS FOR THE ANISOTROPIC AFFINE CURVE SHORTENING PROBLEM II
2 各向异性仿射曲线缩短问题II的π周期自相似解
  • DOI:
    10.3934/dcds.2016.36.785
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Discrete and Continuous Dynamical Systems
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Jiang Meiyue;Wei Juncheng
  • 通讯作者:
    Wei Juncheng
Connecting the Kontsevich-Witten and Hodge Tau-functions by the $GL(infty)$ Operators
通过 $GL(infty)$ 运算符连接 Kontsevich-Witten 和 Hodge Tau 函数
  • DOI:
    10.1007/s00220-016-2671-2
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Communications in Mathematical Physics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Xiaobo Liu;Gehao Wang
  • 通讯作者:
    Gehao Wang
Existence of closed characteristics on compact convex hypersurfaces in R-2n
R-2n中紧凸超曲面闭特性的存在性
  • DOI:
    10.1007/s00526-015-0945-8
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Calculus of Variations and Partial Differential Equations
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Wang Wei
  • 通讯作者:
    Wang Wei
The genus-one global mirror theorem for the quintic 3-fold
五次三重的属一全局镜像定理
  • DOI:
    10.1112/s0010437x19007231
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Compositio Mathematica
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Guo Shuai;Ross Dustin
  • 通讯作者:
    Ross Dustin
Minimal genus for 4-manifolds with b(+)=1
b^ =1 的 4 流形的最小亏格
  • DOI:
    10.1112/jtopol/jtv032
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Topology
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Dai Bo;Ho Chung-I;Li Tian-Jun
  • 通讯作者:
    Li Tian-Jun

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其他文献

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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