An adjunction is a pair of functors related by a pair of natural transformations, and relating a pair of categories. It displays how a structure, or a concept, projects from each category to the other, and back. Adjunctions are the common denominator of Galois connections, representation theories, spectra, and generalized quantifiers. We call an adjunction nuclear when its categories determine each other. We show that every adjunction can be resolved into a nuclear adjunction. This resolution is idempotent in a strong sense. The nucleus of an adjunction displays its conceptual core, just as the singular value decomposition of an adjoint pair of linear operators displays their canonical bases. The two composites of an adjoint pair of functors induce a monad and a comonad. Monads and comonads generalize the closure and the interior operators from topology, or modalities from logic, while providing a saturated view of algebraic structures and compositions on one side, and of coalgebraic dynamics and decompositions on the other. They are resolved back into adjunctions over the induced categories of algebras and of coalgebras. The nucleus of an adjunction is an adjunction between the induced categories of algebras and coalgebras. It provides new presentations for both, revealing the meaning of constructing algebras for a comonad and coalgebras for a monad. In his seminal early work, Ross Street described an adjunction between monads and comonads in 2-categories. Lifting the nucleus construction, we show that the resulting Street monad on monads is strongly idempotent, and extracts the nucleus of a monad. A dual treatment achieves the same for comonads. Applying a notable fragment of pure 2-category theory on an acute practical problem of data analysis thus led to new theoretical result.


翻译:配角是一对由一对自然变形相关联的配方, 并且与一对不同的类别相关。 它展示了一种结构或概念、 从每类到另一类的项目和背面。 配角是 Galois 连接、 演示理论、 光谱和通用量化物的共同分母。 我们称之为配角核, 当其类别相互决定时, 我们称之为配角核 。 我们显示每个配方都可以在核加结中解析。 这个解析在一种强烈的意义上是极好的。 配角的核心展示其概念核心, 正如一个双对齐的双对齐操作的配方的配方的配方的单值脱色一样。 双配角的配角的配角产生一个月亮和共形。 蒙德和 Comonad 将关闭和内部操作者从同一的配方, 或者从逻辑的角度, 提供一种对精度的调的调和结构的调和结构的调和结构的调和图解。 在一面上, 将一个双导的调的调的调的调的调的调的调的调的调和调的调的调的调和调的调的调的调和调的调的调的调和调的调的调的调和调和调的调的调的调, 的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调, 的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的调的

0
下载
关闭预览

相关内容

两人亲密社交应用,官网: trypair.com/
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月27日
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月28日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员