C_n型量子N-toroidal代数水平为-1/2的顶点表示

来源 :上海大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:julian
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
量子toroidal代数也被称为双仿射量子代数,是量子仿射代数的进一步仿射化,在 1995年,Ginzburg-Kapranov-Vasserot([12])引入A型量子toroidal代数的结构,并得到了它的几何实现.随后,量子toroidal代数的结构和表示理论得到许多学者的关注并被广泛地研究.在本文中,我们也把量子toroidal代数称为量子2-toroidal代数.最近,郜-景-夏-张([11])给出了量子N-toroidal代数的一般结构,它是量子2-toroidal代数的进一步推广,就像N-toroidal李代数与2-toroidal李代数的关系.本文将构造C型量子N-toroidal代数的一个水平为-1/2的顶点表示,特别地,作为其中的特殊情况,我们还得到了量子2-toroidal代数的水平为-1/2的顶点表示,这个构造可以看作C型量子仿射代数水平为-1/2的顶点表示的一个自然推广([23]).本文的具体结构如下:在第一章绪论中,我们将介绍与本文有关的背景知识,包含李代数,Kac-Moody代数,toroidal李代数,量子群,量子仿射代数和量子toroidal代数等的相关背景.在第二章中,为了本文的完整性,我们将主要回顾与本文有关的预备知识,主要包括李代数的定义,李代数的模与表示的定义,半单李代数的根系,Cartan矩阵,仿射Kac-Moody代数的定义及结构,量子群,量子仿射代数和量子toroidal代数的结构和性质.特别地,为了后面的需要,我们将详细介绍C型单李代数,C型仿射Kac-Moody代数的根系,C型toroidal李代数的结构和性质,C型量子仿射代数和量子toroidal代数的结构和性质,以及一些符号的说明等.在第三章中,我们首先回顾C型量子N-toroidal代数的结构.为了顶点表示的需要,我们给出了详细的顶点算子和Fock空间的具体构造过程,然后引入本文所需的主要顶点算子和Fock空间,从而得到了本文的主要结果:构造了C型量子N-toroidal代数的水平为-1/2的顶点表示.当N=2时,我们也得到了C型量子toroidal代数水平为-1/2的顶点表示,这也是Jing-Koyama-Misra的C型量子仿射代数顶点表示构造的自然推广.在第四章中,我们将详细证明上一章中给出的主要定理.为了后面证明的需要,我们首先给出并证明主要顶点算子运算的关系式.随后我们将详细验证第三章构造的顶点算子满足所有的生成关系式,从而完成了证明.
其他文献
调度问题不仅常见于供应链管理和运营中,同时也广泛存在于软件开发计划、计算机系统控制、机器端口调度和生产计划中。作业车间调度问题是标准的NP-hard问题,并被认为是最具有挑战的调度问题之一,是集成制造技术的重要研究内容和运营管理问题的核心。本文针对以最短完工时间为目标的作业车间调度问题,对分支定界法进行了改进和应用;同时对混合遗传算法和蚁群算法进行了改进,并将改进后的算法应用在多自动引导小车场景下
五种常用工程塑料之一的尼龙6(PA6)具有耐磨、耐腐蚀、易加工成型等特点,工业应用十分广泛。然而尼龙6尺寸稳定性差、强度和模量较低,利用熔融共混方法对尼龙6进行碳纤维(CF)
稠环含硫化合物的脱除是清洁油品生产的重要过程,而揭示加氢脱硫反应机理对于催化剂的开发具有重要意义。本论文通过浸渍法制备了以Al2O3和SiO2为载体的MoS2、Ni-MoS2和Co-Mo
铅黄铜由于具有优异的力学性能、切削性能、耐腐蚀性能以及成型性能,被广泛应用于水暖卫浴、电工电气、仪器仪表、装备制造等诸多产业。但Pb存在毒性,破坏环境和危害人体。因
产品模块化配置是实现产品高效个性化定制的核心内容,对其理论和实现方法进行研究可为个性化定制系统开发提供有效支撑和保障。论文重点研究了聚氨酯高压发泡设备模块化配置所需的关键技术,探讨了产品模块化技术、产品模块化配置建模与优化等技术问题,并在此研究基础上设计并开发了聚氨酯高压发泡设备在线个性化定制系统。论文的主要工作及研究内容如下:首先,研究面向个性化定制的聚氨酯高压发泡设备模块化方法。针对聚氨酯高压
炎症通常情况下是有益的,但若不加以控制导致炎症反应过激,则会给机体带来更严重的危害,如脓毒症。近年来,纳米技术的迅速发展使其在生物医疗中的药物输送领域获得的广泛的研
任何量子信息处理任务都依赖量子系统性质的有效可靠刻画,而量子态层析的目标正是刻画量子系统的性质.因此,量子态层析在量子信息处理中起着至关重要的作用.量子态层析的最大
学位
作为研究最广泛的一类组合优化问题,作业调度问题是现实社会中交通、物流、工厂等领域实际问题的抽象模型。组合优化问题中约束条件复杂,求解空间庞大等因素都增加了其求解难度。目前,传统方法在求解作业调度问题时存在一定的局限性,而强化学习作为近来最受关注的机器学习领域,在很多问题上都有很好的应用。因此,本文为了探索人工智能算法在实际生产中的应用,着重研究了深度强化学习方法求解经典的组合优化问题——同顺序流水
桑塔木地区作为塔里木盆地塔北地区的重要油气分布区,其石炭系潜力层主要分布在卡拉沙依组砂泥岩段。到目前为止,针对桑塔木地区石炭系已经开展了多轮的层序地层学研究与沉积