三维流形Heegaard分解融合的若干结果

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:wmstudio
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
Heegaard分解理论是三维流形组合拓扑研究领域中一种非常重要的研究方法,它是通过将流形沿Heegaard曲面切成两个压缩体的方式来研究流形的.几十年来, Heegaard分解理论得到了长足的发展,在处理三维流形中的一些问题时发挥了巨大的作用. Heegaard分解距离的概念是Hempel在2001年引入的,它不仅推广了可约、弱可约Heegaard分解的概念,更是在研究不可压缩曲面的性质、带边流形的融合等问题时发挥了重要作用.近几年通过Heegaard距离来研究带边流形沿着边界上的曲面相粘过程中亏格是否退化的问题逐渐成为三维流形理论中的一个研究热点.  本文通过对三维流形中带边本质曲面、Heegaard分解距离性质的研究,利用Heegaard分解的细化与融合理论、流形中平环的性质以及Scharlemann-Tomova的定理等方法,针对带边三维流形的融合、平环和以及自融合过程中Heegaard亏格变化的若干问题进行了研究.本文主要给出了做上述曲面和前后亏格不退化的一些充分条件,主要工作如下:  1.对带边三维流形融合前后亏格的变化进行了研究.利用Scharlemann和Thompson的Heegaard分解细化理论与Schultens的Heegaard分解融合理论给出了三维流形融合后亏格非退化的一个充分条件.特别地,此处所给出的充分条件只与流形中带边本质曲面的欧拉示性数有关,而与曲面间的粘贴映射及因子流形的Heegaard距离无关.  2.讨论了带边三维流形单侧非分离的平环和的亏格可加性问题.利用流形中平环的性质以及Scharlemann和Tomova证明的Heegaard分解的距离可被流形亏格的2倍所限定的定理给出了平环和亏格可加性成立的一个充分条件,即因子流形的Heegaard分解的距离充分大.并且在这个前提下,证明了当因子流形中平环所在的边界分支亏格不小于2时,在合痕意义下,做平环和所得流形的极小Heegaard分解具有唯一性.  3.讨论了平环和在纽结理论中的应用.纽结的连通和就是一种特殊的平环和,它与一个重要的纽结不变量-纽结的隧道数有关.本文给出了一个充分条件,使得连通和纽结的隧道数满足上可加性且连通和纽结补的任意极小Heegaard分解是弱可约的.  4.对带边三维流形的自融合进行了研究.利用Heegaard分解边界稳定化的性质,给出了三维流形自融合亏格的一个下界.并且在一定条件下,证明了自融合所得的Heegaard分解恰好是所得流形极小的Heegaard分解.
其他文献
支持向量机在解决线性不可分样本的分类问题时引入核函数技术,从而把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度.虽然目前关于核函数的研究在理论和应用两方面均取得了
近几十年来,人脸识别技术在生物特征识别研究领域取得了显著成果,很多人脸识别方法被提出并应用到我们的实际生活。如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、等距映射(ISOMAP)
近几十年来,延迟微分方程(简称DDEs)作为一类重要的数学模型,越来越多地被应用于人口学、生物学、近代物理学、医学、自动控制系统等众多科学领域。由于只有少数特殊的DDEs可以显
在电信行业中,每天都产生大量的数据,在这些数据中,可能有潜在的信息存在。运用数据挖掘技术对这些数据进行分析,建立数据模型,以提取出有用的、潜在的信息。决策树模型和神
基于微分包含与非光滑分析,本文系统地研究了带有不连续激励函数延时神经网络、次梯度系统神经网络、非光滑类梯度系统和Hilbert空间中带有Clarke次微分发展包含这四大类微分
20世纪60年代以来,凸优化理论在经济学、变分学、力学、以及其它科学领域都有着广泛的应用.在本论文中,我们将主要研究凸优化问题解集的稳定性分析及其应用.本文内容具体安排
矩阵的加权QR分解、双曲QR分解和辛QR分解是经典QR分解的推广,在数值计算等方面都有十分重要的应用,是矩阵计算的重要工具。本文主要研究了这些矩阵分解的扰动分析。  首先,对