Poisson流形上微缩算子η的应用

本文根据Poisson流形P的1-形式空间∧1(P)上的微缩算子η及其性质,给出了η-代数胚的定义,进一步得到了微缩算子在η-代数胚及Poisson流形中的一些应用.     

Micro-Raman spectroscopy of single leukemic cells

The Raman spectra from leukemic cell line （HL60） and normal human peripheral blood mononuclear cells （PBMCs） are obtained by confocal micro-Raman spectroscopy using near-infrared laser （785 nm） excitation. The scanning range is from 500 to 2000 cm^-1. The two average Raman spectra of normal PBMCs and carcinoma cells have clear differences because their structure and amount of nucleic acid, protein, and other major molecules are changed. The spectra are also compared and analyzed by principal component analysis （PCA） to demonstrate the two distinct clusters of normal and transformed cells. The sensitivity of this technique for identifying transformed cells is 100%.     

两点齐性的 Finsler 流形

该文证明任何一个两点齐性的 Finsler 流形一定是黎曼流形. 证明过程中作者将泛函分析中经典的Mazur 定理推广到不一定是绝对齐次的 Minkowski 空间上.     

3维流形中的双侧可压缩曲面与薄形分解

对一个3维流形的任何一组彼此不相交的非过剩的双侧可压缩曲面集所含有的元素个数证明了是有上界的,记为No(M).记L0(M)为M的薄形分解的长度,则有L0(M)≤N0(M) |(e)M|,记L0(V ∪ W)为M的Heegaard分解M=V ∪ W的薄形分解的长度,则对M的任意不可稳定化的Heegaard分解都有L0(V ∪ W)≤N0(W) |(e)M|.     

具非负Ricci曲率和强有界几何条件的流形

设M是具非负Ricci曲率的n维完备非紧黎曼流形,若M具次大体积增长vol{B(p,r)1≥βM*, p ∈M, r≥1和满足强有界几何条件,则M具有限拓扑型.     

Blow—up of Solutions of Heat Flows for Harmonic Maps

Let (M,g) and (N,h)be two Riemannian manifolds. Consider the heat flow for harmonic maps from (M,g) into (N,h).We prove the following results Suppose dim M =3 and is a nontrivial homotopy class in C(M,N).Then there exists a constant ?o such that if and E(u0)相似文献   

LP—Sasaki流形的某些无穷小变换

M.Okumura曾证明了Sasaki流形中保持曲率的无穷小变换必定是无穷小等距变换。K.Matsumoto 在[2]中对于 P-Sasaki 流形讨论了同样的无穷小变换。得到的主要结果为定理 A 在满足φ~2(n-1)~2≠0的 P-Sasaki 流形中,每个保持曲率的无穷小变换必定是无穷小自同构变换。本文将在更为广泛的 LP-Sasaki 流形中讨论这同一问题,主要证明如下定理:     

流形上广义扩张自映射

本文将紧流形上的扩张自映射推广到广义的扩张自映射.一方面,广义扩张自映射的一系列动态性质与扩张自映射的表现类似,参考文 M.Shub[3],并且任何扩张自映射在一定的 Riemann 度量下均可成为广义扩张自映射.另一方面,在这两类自映射之间存在着一个重要的差别,这就是扩张自映射是结构稳定的,而广义扩张自映射可以不是.本文所有的术语均可在文 S.Smale[4]中找到.     

融合全局与局部多样性特征的人脸表情识别

通常主成分分析(PCA)只能保持数据的全局结构,邻域保持嵌入(NPE)算法只能保持邻域样本间的相似性,忽略了其差异性。针对上述问题,提出了一种融合全局与局部多样性的特征提取算法,并将其应用于人脸表情识别中。该算法利用PCA算法保持全局结构,并通过流形学习思想定义局部差异离散度和局部相似离散度,结合最大局部散度差准则,有效刻画出局部流形结构的多样性;将全局特征和局部多样性特征相结合,提取出低维流形特征用于表情分类。在JAFFE和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验表明,该算法与PCA、局部保持投影(LPP)、NPE等算法相比,不仅有效地提高了识别率,而且在取得最高识别率时所需维数最低,证明了此算法在识别效果方面的优越性。     

H一射影循环Kaehler流形

本文研究H一射影循环Kaehler流形的性质，导出了该流形曲率张量的代数结构，从而深化了这类流形的已有结果。