Mathematik
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In 1999, Merino and Welsh conjectured that evaluations of the Tutte polynomial of a graph satisfy an inequality. In this short article, we show that the conjecture generalized to matroids holds for the large class of all split matroids by exploiting the structure of their lattice of cyclic flats. This class of matroids strictly contains all paving and copaving matroids.
Gegenstand dieser Arbeit sind Galoisoperationen auf quasiplatonischen Riemannschen Flächen mit einer Automorphismengruppe isomorph zu PSL(2,F(q)). Quasiplatonische Riemannsche Flächen werden durch torsionsfreie Normalteiler N in einer Dreiecksgruppe D uniformisiert, d.h. N ist die universelle Überlagerungsgruppe und die Flächen, die man auch als algebraische Kurven beschreiben kann, sind isomorph zu N\U, wenn U die obere Halbebene bezeichnet. Bzgl. der Größe der Automorphismengruppen bilden die quasiplatonischen Kurven die lokalen Maxima im Modulraum. Die absoluten Maxima liegen bei den Hurwitz-Kurven; hier hat die Automorphismengruppe die maximale Größe von 84(g-1), wenn g>1 das Geschlecht der Kurve ist. Der Normalisator in PSL(2,R) der Überlagerungsgruppe N ist dann die Dreiecksgruppe mit Signatur (2,3,7). Macbeath hat die Bedingungen dafür gefunden, wann PSL(2,F(q)) eine Hurwitz-Gruppe ist. Von besonderem Interesse ist dabei der Fall, dass q=p eine Primzahl kongruent +-1 mod 7 ist. Hier hat man drei nicht-isomorphe Kurven, die jedoch alle galoiskonjugiert zueinander sind. In der Arbeit werden Bedingungen angegeben, unter denen sich dieses Resultat auf Dreiecksgruppen D mit einer Signatur der Form (2,m_1,m_2) verallgemeinern lässt. Dabei gehen einerseits Ergebnisse von Frye ein, der die Anzahl der verschiedenen torsionsfreien Normalteiler N<D mit Quotienten PSL(2,F(q)) über die Spurtupel der Erzeugenden von D bestimmt hat. Andererseits wird eine Methode von Streit verwendet, mit der man die Galoisoperation auf den Kurven anhand des Verhaltens der Multiplikatoren der Erzeugenden in der Automorphismengruppe nachvollziehen kann. Es zeigt sich, dass sich Spur- und Multiplikatortupel entsprechen, woraus man die Anzahl und Länge der Galois-Orbits erhält. Außerdem lässt sich der Definitionskörper der Kurven bestimmen. Offen bleibt das genaue Verhalten bei Signaturen (m_0,m_1,m_2) mit m_i ungleich 2 für alle i. Hier gibt es zu jedem Multiplikatortupel zwei verschiedene Spurtupel. Kann man die Kurven durch die Multiplikatoren beschreiben, dann erhält man Projektionen D->>PSL(2,F(q)) auch über die Quaternionenalgebra, die die Dreiecksgruppe über ihrem Spurkörper erzeugt. Die Normalteiler erweisen sich dann als Schnitt der Dreiecksgruppe mit einer Hauptkongruenzuntergruppe nach einem Primideal P|char(F(q)) in der Norm-1-Gruppe einer Ordnung der Quaternionenalgebra. Dabei ist das Spurtripel in PSL(2,F(q)) gerade das Spurtripel aus D modulo P. Ändert man P, so erhält man ein anderes Spurtripel in PSL(2,F(q)), also auch einen anderen Normalteiler. Bilden die zugehörigen Kurven eine Bahn unter der Galoisoperation, dann ergeben sich alle Normalteiler auf diese Weise. Die Galoisoperation auf den Tripeln der Multiplikatoren, also die Galoisoperation auf den Kurven, ist verträglich mit der Operation, die die Primideale P|char(F(q)) permutiert. Wir erhalten also eine natürliche Korrespondenz zwischen der Galoisoperation auf den Kurven einerseits und der Operation auf den Primidealen andererseits.
In vivo functional diversity of midbrain dopamine neurons within identified axonal projections
(2019)
Functional diversity of midbrain dopamine (DA) neurons ranges across multiple scales, from differences in intrinsic properties and connectivity to selective task engagement in behaving animals. Distinct in vitro biophysical features of DA neurons have been associated with different axonal projection targets. However, it is unknown how this translates to different firing patterns of projection-defined DA subpopulations in the intact brain. We combined retrograde tracing with single-unit recording and labelling in mouse brain to create an in vivo functional topography of the midbrain DA system. We identified differences in burst firing among DA neurons projecting to dorsolateral striatum. Bursting also differentiated DA neurons in the medial substantia nigra (SN) projecting either to dorsal or ventral striatum. We found differences in mean firing rates and pause durations among ventral tegmental area (VTA) DA neurons projecting to lateral or medial shell of nucleus accumbens. Our data establishes a high-resolution functional in vivo landscape of midbrain DA neurons.
It is possible to represent each of a number of Markov chains as an evolving sequence of connected subsets of a directed acyclic graph that grow in the following way: initially, all vertices of the graph are unoccupied, particles are fed in one-by-one at a distinguished source vertex, successive particles proceed along directed edges according to an appropriate stochastic mechanism, and each particle comes to rest once it encounters an unoccupied vertex. Examples include the binary and digital search tree processes, the random recursive tree process and generalizations of it arising from nested instances of Pitman's two-parameter Chinese restaurant process, tree-growth models associated with Mallows' ϕ model of random permutations and with Schützenberger's non-commutative q-binomial theorem, and a construction due to Luczak and Winkler that grows uniform random binary trees in a Markovian manner. We introduce a framework that encompasses such Markov chains, and we characterize their asymptotic behavior by analyzing in detail their Doob-Martin compactifications, Poisson boundaries and tail σ-fields.
Deformation quantization on symplectic stacks and applications to the moduli of flat connections
(2008)
It is a common problem in mathematical physics to describe and quantize the Poisson algebra on a symplectic quotient [...] given in terms of some moment map [...] on a symplectic manifold [...] with a hamiltonian action by a Lie group G. Among others, problems may arise in two parts of the process: c might be a singular value of the moment map and the quotient might not be well-behaving; in the interesting cases the quotient often is singular. By the famous result of Sjamaar and Lerman ([102]) X is a symplectic stratified space. We are interested in cases for which we can give a deformation quantization of the possibly singular Poisson algebra of X. To that purpose we introduce a Poisson algebra on the associated stack [...] for special cases and consider its deformations and their classification. We dedicate ourselves to use the rather geometric methods introduced by Fedosov for symplectic manifolds in [37]. That leads to the question how to perform differential geometry on a smooth stack. The Lie groupoid atlas of a smooth stack is a nice model for the same space (Tu, Xu and Laurent-Gengoux in [107] and Behrend and Xu in [16]), but both have different topoi. We give a morphism (P,R) that compares the topologies of a smooth stack and its atlas. This yields a method to transport sheaves and their sections between a smooth stack and its Lie groupoid atlas. A symplectic stack is a smooth separated Deligne-Mumford stack with a 2-form which is closed and non-degenerate in an atlas. Via (P,R) a deformation quantization on a symplectic stack can be performed in terms of an atlas. We also give a classification functor for the quantizations in the spirit of Deligne ([35]) based on the geometric interpretation given by Gutt and Rawnsely in [49]. As an application we give a deformation quantization for the moduli stack of flat connections in particular configurations. We use Darboux charts provided by Huebschmann (e.g. in [54]) to construct the corresponding Lie groupoid. This captures the symplectic form arising in the reduction process and differs from other approaches using gerbes of bundles (e.g. Teleman [105]).
Über Elementarkettenbrüche, lineare Substitutionen und indefinite binäre quadratische Formen : II.
(1921)
Über Elementarkettenbrüche, lineare Substitutionen und indefinite binäre quadratische Formen : I.
(1919)
Die letzten Jahrzehnte brachten einen enormen Zuwachs des Wissens und Verständnisses über die molekularen Prozesse des Lebens.Möglich wurde dieser Zuwachs durch die Entwicklung diverser Methoden, mit denen beispielsweise gezielt die Konzentration einzelner Stoffe gemessen werden kann oder gar alle anwesenden Metaboliten eines biologischen Systems erfasst werden können. Die großflächige Anwendung dieser Methoden führte zur Ansammlung vieler unterschiedlicher -om-Daten, wie zum Beispiel Metabolom-, Proteom- oder Transkriptoms-Datensätzen. Die Systembiologie greift auf solche Daten zurück, um mathematische Modelle biologischer Systeme zu erstellen, und ermöglicht so ein Studium biologischer Systeme auch außerhalb des Labors.
Für größere biologische Systeme stehen jedoch meistens nicht alle Informationen über Stoffkonzentrationen oder Reaktionsgeschwindigkeiten zur Verfügung, um eine quantitative Modellierung, also die Beschreibung von Änderungsraten kontinuierlicher Variablen, durchführen zu können. In einem solchen Fall wird auf Methoden der qualitativen Modellierung zurückgegriffen. Eine dieser Methoden sind die Petrinetze (PN), welche in den 1960er Jahren von Carl Adam Petri entwickelt wurden, um nebenläufige Prozesse im technischen Umfeld zu beschreiben. Seit Anfang der 1990er Jahre finden PN auch Anwendung in der Systembiologie, um zum Beispiel metabolische Systeme oder Signaltransduktionswege zu modellieren. Einer der Vorteile dieser Methode ist zudem, dass Modelle als qualitative Beschreibung des Systems begonnen werden können und im Laufe der Zeit um quantitative Beschreibungen ergänzt werden können.
Zur Modellierung und Analyse von PN existieren bereits viele Anwendungen. Da das Konzept der PN jedoch ursprünglich nicht für die Systembiologie entwickelt wurde und meist im technischen Bereich verwendet wird, existierten kaum Anwendungen, die für den Einsatz in der Systembiologie entwickelt wurden. Daher ist auch die Durchführung der für die Systembiologie entwickelten Analysemethoden für PN nicht mit diesen Anwendungen möglich. Die Motivation des ersten Teiles dieser Arbeit war daher, eine Anwendung zu schaffen, die speziell für die PN-Modellierung und Analyse in der Systembiologie gedacht ist, also in ihren Analysemethoden und ihrer Terminologie sich an den Bedürfnissen der Systembiologie orientiert. Zudem sollte die Anwendung den Anwender bei der Auswertung der Resultate der Analysemethoden visuell unterstützen, indem diese direkt visuell im Kontext des PN gesetzt werden. Da bei komplexeren PN die Resultate der Analysemethoden in ihrer Zahl drastisch anwachsen, wird eine solche Auswertung dieser notwendig. Aus dieser Motivation heraus entstand die Anwendung MonaLisa, dessen Implementierung und Funktionen im ersten Teil der vorliegenden Arbeit beschrieben werden. Neben den klassischen Analysemethoden für PN, wie den Transitions- und Platz-Invarianten, mit denen grundlegende funktionale Module innerhalb eines PN gefunden werden können, wurden weitere, meist durch die Systembiologie entwickelte, Analysemethoden implementiert. Dazu zählen zum Beispiel die Minimal Cut Sets, die Maximal Common Transitions Sets oder Knock-out-Analysen. Mit MonaLisa ist aber auch die Simulation des dynamischen Verhaltens des modellierten biologischen Systems möglich. Hierzu stehen sowohl deterministische als auch stochastische Verfahren, beispielsweise der Algorithmus von Gillespie zur Simulation chemischer Systeme, zur Verfügung. Für alle zur Verfügung gestellten Analysemethoden wird ebenfalls eine visuelle Repräsentation ihrer Resultate bereitgestellt. Im Falle der Invarianten werden deren Elemente beispielsweise in der Visualisierung des PN eingefärbt. Die Resultate der Simulationen oder der topologischen Analyse können durch verschiedene Graphen ausgewertet werden. Um eine Schnittstelle zu anderen Anwendungen zu schaffen, wurde für MonaLisa eine Unterstützung einiger gängiger Dateiformate der Systembiologie geschaffen, so z.B. für SBML und KGML.
Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der topologischen Analyse eines Datensatzes von 2641 Gesamtgenom Modellen aus der path2models-Datenbank. Diese Modelle wurden automatisiert aus dem vorhandenen Wissen der KEGG- und der MetaCyc-Datenbank erstellt. Die Analyse der topologischen Eigenschaften eines Graphen ermöglicht es, grundlegende Aussagen über die globalen Eigenschaften des modellierten Systems und dessen Entstehungsprozesses zu treffen. Daher ist eine solche Analyse oft der erste Schritt für das Verständnis eines komplexen biologischen Systems. Für die Analyse der Knotengrade aller Reaktionen und Metaboliten dieser Modelle wurden sie in einem ersten Schritt in PN transformiert. Die topologischen Eigenschaften von metabolischen Systemen werden in der Literatur schon sehr gut beschrieben, wobei die Untersuchungen meist auf einem Netzwerk der Metaboliten oder der Reaktionen basieren. Durch die Verwendung von PN wird es möglich, die topologischen Eigenschaften von Metaboliten und Reaktionen in einem gemeinsamen Netzwerk zu untersuchen. Die Motivation hinter diesen Untersuchungen war, zu überprüfen, ob die schon beschriebenen Eigenschaften auch für eine Darstellung als PN zutreffen und welche neuen Eigenschaften gefunden werden können. Untersucht wurden der Knotengrad und der Clusterkoeffizient der Modelle. Es wird gezeigt, dass einige wenige Metaboliten mit sehr hohem Knotengrad für eine ganze Reihe von Effekten verantwortlich sind, wie beispielsweise dass die Verteilung des Knotengrades und des Clusterkoeffizienten, im Bezug auf Metaboliten, skalenfrei sind und dass sie für die Vernetzung der Nachbarschaft von Reaktionen verantwortlich sind. Weiter wird gezeigt, dass die Größe eines Modelles Einfluss auf dessen topologische Eigenschaften hat. So steigt die Vernetzung der Nachbarschaft eines Metaboliten, je mehr Metaboliten in einem biologischen System vorhanden sind, gleiches gilt für den durchschnittlichen Knotengrad der Metaboliten.
We deal with the shape reconstruction of inclusions in elastic bodies. For solving this inverse problem in practice, data fitting functionals are used. Those work better than the rigorous monotonicity methods from Eberle and Harrach (Inverse Probl 37(4):045006, 2021), but have no rigorously proven convergence theory. Therefore we show how the monotonicity methods can be converted into a regularization method for a data-fitting functional without losing the convergence properties of the monotonicity methods. This is a great advantage and a significant improvement over standard regularization techniques. In more detail, we introduce constraints on the minimization problem of the residual based on the monotonicity methods and prove the existence and uniqueness of a minimizer as well as the convergence of the method for noisy data. In addition, we compare numerical reconstructions of inclusions based on the monotonicity-based regularization with a standard approach (one-step linearization with Tikhonov-like regularization), which also shows the robustness of our method regarding noise in practice.
We deal with the reconstruction of inclusions in elastic bodies based on monotonicity methods and construct conditions under which a resolution for a given partition can be achieved. These conditions take into account the background error as well as the measurement noise. As a main result, this shows us that the resolution guarantees depend heavily on the Lamé parameter μ and only marginally on λ.
In this paper we deal with an implementation as well as numerical experiments for the coupling of interior and exterior problems of the elastodynamic wave equation with transparent boundary conditions in 3D as described in a previous paper by this author. In more detail, the FEM‐BEM‐coupling as well as the time discretization by using leapfrog and convolution quadrature is considered. Our aim is to provide an insight into the necessary steps of the implementation. Based on this, we present numerical experiments for a non‐convex domain and analyze the errors.
The purpose of the present paper is to explain the fake projective plane constructed by J. H. Keum from the point of view of arithmetic ball quotients. Beside the ball quotient associated with the fake projective plane, we also analize two further naturally related ball quotients whose minimal desingularizations lead to two elliptic surfaces, one already considered by J. H. Keum as well as the one constructed by M. N. Ishida in terms of p-adic uniformization.
2000 Mathematics Subject Classification: 11F23,14J25,14J27