课题基金基金详情
Coxeter群上Kazhdan-Lusztig多项式的组合研究
结题报告
批准号:
11801409
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
23.0 万元
负责人:
郭嘉祥
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
项目参与者:
王东、刘玥昀
国基评审专家1V1指导 中标率高出同行96.8%
结合最新热点,提供专业选题建议
深度指导申报书撰写,确保创新可行
指导项目中标800+,快速提高中标率
客服二维码
微信扫码咨询
中文摘要
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.
英文摘要
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.
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。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2020.107949
发表时间:2021
期刊:Signal Processing
影响因子:--
作者:Alan J. X. Guo;Fei Zhu
通讯作者:Fei Zhu
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
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
国内基金
海外基金