特征标理论和李型有限群的表示

来源 :清华大学 | 被引量 : 3次 | 上传用户:yan983524
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
群是现代科学中最重要的数学概念和工具之一,研究群的基本工具是群表示论。作为有限群复表示理论的核心,特征标理论有两个比较活跃的研究方向:特征标、共轭类的算术性质和特征标对群结构的影响。本文的主要结果分为三部分。第一部分关于特征标维数和共轭类长度的算术复杂性,我们研究了特征标理论中的核心问题:Huppert的ρ-σ猜想及相关问题。首先我们改进了一般群上的ρ-σ猜想的结果,之前最好的结果是CasolO和DOlfi得到的:对于一般群G,|ρ(G)|≤7(σ(G),经过改进得到:|ρ(G)|≤6σ(G)+1,然后我们考虑了p-正则共轭类的Huppert的ρ’p—σ’p|司题,将可解群的问题约化到幂零-亚交换群的情况,并且在一定条件下部分解决了这个问题,最后我们将ρp—σp问题和ρ’p—σ’p|司题转化为一个数论问题,通过对数论问题的进一步研究,得到当p固定时,这两个问题可以解决。第二部分和第三部分关于特征标对群结构的影响。第二部分我们研究了特征标度重数对群结构的影响。若|Irr1(G)|—|cd1(G)|=k,称G为Dk-群。Berkovich等人分类了D0-群和D1-群,在此基础上我们完全分类了D2-群:若G是非可解的D2-群,则G同构于S5,A6,A7,A9,M22或A1o;若G是可解的D2-群,在同构意义下G为18种类型的有限群之-第三部分我们研究了特殊的特征标维数对群结构的影响。Thompson的p-幂零定理是有限群特征标理论中非常深刻的定理,B erkovich和Kazarin研究了Thompson群弱化的情况,即满足|Irr1(G,p’)|=1的有限群。在此基础上我们研究了满足条件:|Irr1(G,p’)|=2(p是奇素数)的非可解群。我们的结果是:如果非可解群G满足|Irr1(G,p’)|=2且p是奇素数,则p=3,G≌PSL2(7)或存在正规2-群N使得G/N≌PSL2(5)。
其他文献
随着光纤技术的发展,光子晶体光纤被提出来,因其具有比传统光纤更优异的光学特性及设计灵活特点,其被广泛用于光纤通讯、光纤传感、非线性光学、高功率激光传输和光纤激光器等领域。负曲率反共振空芯光纤(negative curvature anti-resonance hollow core fibers,NC-AR-HCFs)属于空芯光纤的一种,由于大部分光功率在空气芯中传播,可以利用低非线性、高损伤阈值
在当今的物联网应用中,物联网的功耗高问题始终制约着大规模应用的长期部署,终端设备的处理器模块和无线通信模块是主要耗能部分,达到了毫瓦级别。对于通信模块,低功耗的被动通信方式——反向散射通信给功耗问题带来了新的解决思路,但其通信距离短,大大限制了应用范围。LoRa反向散射通信系统利用了LoRa信号chirp扩频调制技术增大了反向散射的通信距离,但是其系统需要处理器模块进行信号处理与控制,功耗仍居高不
合作现象在社会和生物系统中普遍存在,理解合作的演化动力学可以为克服社会困境和优化多智能体系统提供洞见。演化博弈理论为个体之间的策略动态交互提供了一个强有力的理论框架,一直吸引着生物学、数学、社会科学以及计算机科学领域的研究人员的关注。经典演化博弈主要研究博弈环境不变的演化情况,近年来,研究者们越来越关注博弈环境发生变化的情况。在已有的研究中,往往只考虑了单轮博弈的情况,博弈环境决定个体决策的改变,
随着信息技术的蓬勃发展和大数据时代的到来,各行各业迎来了信息化的革新,人们的生活也因此得到了极大的便利。现如今,储存在各类网站中的数据量呈爆炸式增长,但如何在海量的信息中寻找到需要的那部分却成为了困扰用户的一大问题。因此,推荐系统作为一种有效的信息过滤手段应运而生。近年来,推荐系统受到了广泛研究,其中基于图神经网络的推荐模型是近年的研究热点,但现有的模型仍存在着一些不足之处。首先,现有的基于图神经
指数和是数论中基本而重要的研究对象。人们对指数和有很多深入的研究。特别是Gauss和与Jacobi和,有较为系统和深刻的结果。本博士论文将Gauss和与Jacobi和的结果应用到了以下两个方面的问题:问题一:利用指数2情形下Gauss和的计算结果,对满足3l≡3(mod4)的奇素数l,给出有限域Fq上阶数为l和2l的两类分圆数的显式计算公式;问题二:在[66]的基础上,利用二次约化的Jacobi和
激光雷达(Light Detection and Ranging,Li DAR)是一种能够获取大面积区域精确点云信息的遥感技术,其被广泛地应用于地形测绘,高度估计,电力线监测等诸多方面。然而,在用于获取地表信息的激光雷达点云高程数据中,位于地面和地物(如树冠)上的点混杂在一起,因此在构建地形之前,需要将其分为地面点和非地面点,这一过程被称为滤波。虽然当前已有许多点云滤波算法被提出,但这些算法普遍在
随着人工智能相关技术的飞速发展,深度学习与神经网络给许多传统行业使用的工具带来了新的变革,不仅大大提升了工具的使用效率,降低了使用的难度门槛,还提高了工具的产出质量。而对抗生成的思想被提出后,基于深度学习和神经网络等技术的媒体数据生成方式开始不断的创新和发展。这使得在当今社会中,用一款软件来替换别人的人脸制作一些伪造人像数据的操作不再专属于专业的图像视频制作人员。而这种技术的普及化会带来巨大的信息
近年来,随着全球气候变暖,野火(Wildfire)在全球范围内频繁发生,不仅破坏区域生态系统,释放温室气体和污染气体,加剧温室效应,而且威胁人民生命财产安全。因此,高精度、近实时、大范围的野火风险评估与预警至关重要。植被冠层可燃物含水率(Canopy Fuel Moisture Content,CFMC)是野火风险评估与预警中的关键参数。由于光学卫星可以提供大范围、近实时和多波段的遥感影像,基于光
气象卫星在进行环境监测中发挥重要作用,中国的风云系列气象卫星自开始研发至今51年以来为中国气象预报和自然灾害监测发挥了重要作用,新一代的极轨卫星能够全天候开展全球范围内数据获取任务,对于及时开展全球变化研究发挥重要作用。目前,国内关于全球陆表水体提取工作的开展还有待进一步开发,率先利用风云卫星MERSI 250米分辨率数据进行全球陆表水体提取工作,对利用该卫星数据进行全球变化研究和其他系列产品制作
近些年来,量子计算的研究已经受到人们越来越多的关注。量子计算机完全不同于经典计算机,它利用量子力学基本原理,如量子纠缠、量子叠加原理等,进行计算。在一些问题上,尤其是对量子系统的模拟方面,量子计算机具有经典计算机无法比拟的优越性。量子模拟是量子计算研究的一个重要组成部分,是研制量子计算机的一个重要目标,也是展现量子计算机优越性的重要途径。在量子计算的物理实现研究方面,研究者们进行了不懈的努力。目前