We continue the development of the infinitesimal deformation theory of pasting diagrams of k-linear categories begun in Yetter, D.N. "On Deformations of Pasting Diagrams", Theory and Applications of Categories 22 (2009) 24-53. In that paper, the standard result that all obstructions are cocycles was established only for the elementary, composition-free parts of pasting diagrams. In the present work we give a proof for pasting diagrams in general. As tools we use (1) the method developed by Shrestha, in his Kansas State University doctoral dissertation, of representing formulas for obstructions, along with the corresponding cocycle and cobounding conditions by suitably labeled polygons, giving a rigorous exposition of the previously heuristic method, and (2) deformations of pasting diagrams in which some cells are required to be deformed trivially.


翻译:我们继续发展在Yetter, D.N.“关于粘贴图的变形”中开始的K-线性类别粘贴图的无限微变形理论,22类(2009年)24-53的理论和应用。在这份文件中,所有障碍物都是共同循环的标准结果仅针对粘贴图的基本、无成份部分而确立。在目前的工作中,我们为粘贴图提供了一般证据。作为工具,我们使用了(1)Shrestha在他堪萨斯州立大学博士论文中开发的方法,即代表障碍物的公式,以及由贴有适当标签的多边形构成的相应联动周期和交错条件,对先前的超常方法进行严格阐述,以及(2)粘贴图的变形,其中要求某些细胞进行微变形。

0
下载
关闭预览

相关内容

堪萨斯州立大学,是一所美国堪萨斯州的公立大学。校区位于堪萨斯州曼哈顿。 知名华人校友: 龙应台,台湾作家,中华民国文化部的首任部长,英美文学博士。 郭位,香港城市大学现任校长,1980年获堪萨斯州立大学工程学博士。 维基百科
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
157+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
180+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
105+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Physical Primitive Decomposition
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月13日
Arxiv
8+阅读 · 2018年2月23日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员