排列模式的研究
批准号:
12101228
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
郭婷
依托单位:
学科分类:
组合数学
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
郭婷
中文摘要
排列模式是组合学理论的主要研究对象之一,且在Schubert变量的奇异性、Chebyshev多项式和很多排序算法中有重要应用。不仅如此,近年来,其与计算机科学、统计力学、计算机生物学等数学之外的其他学科之间也联系越来越密切。因此与排列模式相关的研究是当前组合数学中一个非常活跃的方向。本项目将结合组合双射、词上的组合学、算法、生成函数等来研究与排列模式紧密相关的两类问题:(1)moon polyomino填充的最长递增和递减序列;(2)词上的Wilf-型等价关系。本项目的研究内容,有的是申请人与合作者前期研究结果(发表在JCTA、AAM等)的深化和拓展,有的是国际学术界知名专家提出的公开问题。这些问题的解决,将不仅极大地丰富和完善计数与代数组合学中的相关内容,同时也将有力地推动组合学和相关学科的发展。
英文摘要
Permutation pattern is one of the fundamental research topics in combinatorial theory, which also appears to be frequently applied in singularities of Schubert varieties, Chebyshev polynomials and various sorting algorithms. Moreover, in recent years, due to the closer and closer connection between permutation patterns and other disciplines such as computer science, statistical mechanics, computer biology and so on, the research relevant to it becomes a very active field. This project will use combinatorial bijections, combinatorics on words, algorithms and generating function, etc. to study two closely connected topics in permutation patterns: (1) The maximal increasing and decreasing sequences in fillings of moon polyominoes; (2) The Wilf-type equivalences relations among words. Part of the research in this proposal are the deepening and generalization of some preliminary results published in JCTA, AAM etc. by the applicant and her collaborators, and else are open problems proposed by some well-known international experts in the field. Solving these problems will greatly enrich and improve the enumerative and algebraic combinatorics, and promote the joint development of the combinatorics and some of the relevant disciplines .
本项目围绕排列模式这一组合学中的基础问题展开。项目以某些具体计数问题为驱动和背景,重点考虑了moon polyomino填充的最长递增递减序列和相关的性质与应用。利用Hecke插入算法、jeu de taquin、 K-Knuth等价、Hecke Growth diagram等技巧,建立了增广生长杨表的边界划分序列与01-填充之间的双射,证明了增长杨表能确定词的最长递增子序列的长度和最长递减子序列的长度。利用White-Pisanski方法,推广了Bonnington和Pisanski的结果,得到了完全正则三部图与二部图的笛卡尔积的亏格。此外,完全正则三部图与某些非二部图的笛卡尔积的交叉帽数也得到了确定。项目还发展了新的研究方向,针对带几何误差的离散曲面上的数值数据,项目负责人与合作者提出了不依赖于精确曲面信息的、具有超收敛性的曲面梯度恢复算法,并发展了完整和详尽的数值分析。本项目的研究成果不仅蕴含了当前已有文献中的一些重要结果,而且建立了与计算数学之间的紧密联系。
国内基金
海外基金