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In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir die Verteilung der Nullstellen Dirichletscher L-Reihen auf oder in der Nähe der kritischen Geraden. Diese Funktionen und ihre Nullstellen stehen im Mittelpunkt des Interesses bei einer Vielzahl klassischer zahlentheoretischer Fragestellungen; beispielsweise besagt die Verallgemeinerte Riemannsche Vermutung, daß sämtliche Nullstellen dieser Funktionen auf der kritischen Geraden liegen. Unsere Ergebnisse gehen unter anderem über die besten bislang bekannten Abschätzungen - für den Anteil der Nullstellen der Dirichletschen L-Reihen, die auf der kritischen Geraden liegen, - für den Anteil einfacher beziehungsweise m-facher Nullstellen sowie - über Nullstellen in der Nähe der kritischen Geraden hinaus. Wir setzen hiermit Arbeiten von A. Selberg, N. Levinson, J. B. Conrey und anderen fort und verallgemeinern Ergebnisse, die für die Riemannsche #-Funktion gültig sind, auf alle Dirichletschen LReihen beziehungsweise verbessern bisherige Resultate. Nach einer ausführlicheren Darstellung der Hintergründe zeigen wir einen Satz über Mittelwerte "geglätteter" L-Reihen, d.h. mit einem geeigneten Dirichlet-Polynom multiplizierte L-Reihen. Solche Mittelwertsätze stellen ein wesentliches Hilfsmittel zur Untersuchung der Nullstellenverteilung dar. Die in unserem Hauptsatz gegebene asymptotische Darstellung dieses Mittelwertes können wir dann nutzen, um die genannten Ergebnisse herzuleiten.
In dieser Arbeit werden die mathematischen Grundlagen zur Konstruktion der primären Felder der minimalen Modelle der konformen Quantenfeldtheorie beschrieben. Wir untersuchen Verma und Fock-Moduln der Virasoro-Algebra und klassifizieren diese Moduln bezüglich der Struktur der (ko-) singulären Vektoren. Wir definieren die Vertex-Operatoren zwischen gewissen Fock-Moduln (die eine kanonische Hilbertraumstruktur besitzen) und beweisen verschiedene Eigenschaften dieser Operatoren: Unter bestimmten Voraussetzungen sind Vertex-Operatoren dicht definierte, nicht abschließbare Operatoren zwischen den Fock-Moduln. Radialgeordnete Produkte von Vertex-Operatoren existieren auf einem dichten Teilraum. Wir beweisen Kommutatorrelationen zwischen Vertex-Operatoren und den Generatoren der Virasoro-Algebra. Dann definieren wir die integrierten Vertex-Operatoren und zeigen, daß diese Operatoren im wesentlichen wieder die Eigenschaften der nichtintegrierten Vertex-Operatoren haben. Gewisse integrierte Vertex-Operatoren können mit konformen Felder identifiziert werden. Ein unter den Vertex-Operatoren invarianter Unterraum der Fock-Moduln kann mit dem physikalischen Zustandsraum identifiziert werden.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der BFV-Reduktion von Hamiltonschen Systemen mit erstklassigen Zwangsbedingungen im Rahmen der klassischen Hamiltonschen Mechanik und im Rahmen der Deformationsquantisierung. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei Zwangsbedingungen zuteil, die als Nullfaser singulärer äquivarianter Impulsabbildungen entstehen. Es ist schon länger bekannt, daß für Nullfasern regulärer äquivarianter Impulsabbildungen die in der theoretischen Physik gebräuchliche Methode der BFV-Reduktion zur Phasenraumreduktion nach Marsden/Weinstein äquivalent ist. In [24] konnte gezeigt werden, daß in dieser Situation die BFV-Reduktion sich auch im Rahmen der Deformationsquantisierung natürlich formulieren läßt und erfolgreich zur Konstruktion von Sternprodukten auf Marsden/Weinstein-Quotienten verwendet werden kann. Ein Hauptergebnis der vorliegenden Arbeit besteht in der Verallgemeinerung der Ergebnisse aus [24] auf den Fall singulärer Impulsabbildungen, deren Komponenten 1.) das Verschwindungsideal der Zwangsfläche erzeugen und 2.) einen vollständigen Durchschnitt bilden. Die Argumentation von [24] wird durch Gebrauch der Störungslemmata aus dem Anhang A.1 systematisiert und vereinfacht. Zum Existenzbeweis von stetigen Homotopien und stetiger Fortsetzungsabbildung für die Koszulauflösung werden der Zerfällungssatz und der Fortsetzungssatz von Bierstone und Schwarz [20] benutzt. Außerdem wird ein ’Jacobisches Kriterium’ für die Überprüfung von Bedingung 2.) angegeben. Basierend auf diesem Kriterium und Techniken aus [3] werden die Bedingungen 1.) und 2.) an einer Reihe von Beispielen getestet. Als Korollar erhält man den Beweis dafür, daß es symplektisch stratifizierte Räume gibt, die keine Orbifaltigkeiten sind und dennoch eine stetige Deformationsquantisierung zulassen. Ferner wird (ähnlich zu [92]) eine konzeptionielle Erklärung dafür gegeben, warum im Fall vollständiger Durchschnitte das Problem der Quantisierung der BRST-Ladung eine so einfache Lösung hat. Bildet die Impulsabbildung eine erstklassige Zwangsbedingung, ist aber kein vollständiger Durchschnitt, dann ist es im allgemeinen nicht bekannt, wie entsprechende Quantenreduktionsresultate zu erzielen sind. Ein Hauptaugenmerk der Untersuchung wird es deshalb sein, in dieser Situation die klassische BFV-Reduktion besser zu verstehen – natürlich in der Hoffnung, Grundlagen für eine etwaige (Deformations-)Quantisierung zu liefern. Wir werden feststellen, daß es zwei Gründe gibt, die Tate-Erzeuger (alias: Antigeister höheren Niveaus) notwendig machen: die Topologie der Zwangsfläche und die Singularitätentheorie der Impulsabbildung. Die Zahl der Tate-Erzeuger kann durch Übergang zu projektiven Tate-Erzeugern, also Vektorbündeln, verringert werden. Allerdings sorgt Halperins Starrheitssatz [57] dafür, daß im wesentlichen alle Fälle, für die die Zwangsfläche kein lokal vollständiger Durchschnitt ist, zu unendlich vielen Tate-Erzeugern führen. Erzeugen die Komponenten einer Impulsabbildung einer linearen symplektischen Gruppenwirkung das Verschwindungsideal der Zwangsfläche, so kann man eine lokal endliche Tate-Auflösung finden. Diese besitzt nach dem Fortsetzungssatz und dem Zerfällungssatz von Bierstone und Schwarz stetige, kontrahierende Homotopien. Ausgehend von einer solchen Tate-Auflösung konstruieren wir, die klassische BFV-Konstruktion für vollständige Durchschnitte verallgemeinernd, eine graduierte superkommutative Algebra. Wir können zeigen, daß diese graduierte Algebra auch im Vektorbündelfall eine graduierte Poissonklammer besitzt, die sogenannte Rothstein-Poissonklammer. Die Existenz einer solchen Poissonklammer war bereits von Rothstein [87] für die einfachere Situation einer symplektischen Supermannigfaltigkeit bewiesen worden. Darüberhinaus werden wir sehen, daß es auch im Vektorbündelfall eine BRST-Ladung gibt. Diese sieht im Fall von Impulsabbildungen etwas einfacher aus als für allgemeine erstklassige Zwangsbedingungen. Insgesamt wird also die klassische BFV-Konstruktion [95] auf den Fall projektiver Tate-Erzeuger verallgemeinert, und als eine Homotopieäquivalenz in der additiven Kategorie der Fréchet-Räume interpretiert.
This thesis contributes to the field of machine learning with a specific focus on the methods for learning relations between the inputs. Learning relationships between images is the most common primitive in vision. There are many vision tasks in which relationships across images play an important role. Some of them are motion estimation, activity recognition, stereo vision, multi-view geometry and visual odometry. Many of such tasks mainly depend on motion and disparity cues, which are inferred based on the relations across multiple image pairs. The approaches presented in this thesis mainly deal with, but are not limited to, learning of the representations for motion and depth. This thesis by articles consists of five articles which present relational feature learning models along with their applications in computer vision. In the first article, we present an approach for encoding motion in videos. To this end, we show that the detection of spatial transformations can be viewed as detection of coincidence or synchrony between the given sequence of frames and a sequence of features which are related by the transformation we wish to detect. Learning to detect synchrony is possible by introducing "multiplicative interactions'' into the hidden units of single layered sparse coding models.
We show that the learned motion representations employed for the task of activity recognition achieve competitive performance on multiple benchmarks. Stereo vision is an important challenge in computer vision and useful for many applications in that field. In the second article, we extend the energy based learning models, which were previously used for motion encoding, to the context of depth perception. Given the common architecture of the models for encoding motion and depth, we show that it is possible to define a single model for learning a unified representation for both the cues. Our experimental results show that learning a combined representation for depth and motion makes it possible to achieve state-of-the-art performance at the task of 3-D activity analysis, and to perform better than the existing hand-engineered 3-D motion features. Autoencoder is a popular unsupervised learning method for learning efficient encoding for a given set of data samples. Typically, regularized autoencoders which are used to learn over-complete and sparse representations for the input data, were shown to fail on intrinsically high dimensional data like videos. In the third article, we investigate the reason for such a behavior. It can be observed that the regularized autoencoders typically learn negative hidden unit biases. We show that the learning of negative biases is the result of hidden units being responsible for both the sparsity and the representation of the input data. It is shown that, as a result, the behavior of the model resembles clustering methods which would require exponentially large number of features to model intrinsically high dimensional data. Based on this understanding, we propose a new activation function which decouples the roles of hidden layer and uses linear encoding. This allows to learn representations on data with very high intrinsic dimensionality. We also show that gating connections in the bi-linear models and the single layer models from articles one and two of this thesis can be thought of as a way to attain a linear encoding scheme which allows them to learn good representations on videos. Visual odometry is the task of inferring egomotion of a moving object from visual information such as images and videos. It can primarily be used for the task of localization and has many applications in the fields of robotics and navigation. The work in article four was motivated by the idea of using deep learning techniques, which are successful methods for many vision tasks, for visual odometry. The visual odometry task mainly requires inference of motion and depth information from visual input which can then be mapped to velocity and change in direction. We use relational feature models presented in the articles one and two for inferring a combined motion and depth representation from stereo video sequences. The combined representation is then mapped to discrete velocity and change in direction labels using convolutional neural networks. Our approach is an end-to-end deep learning-based architecture which uses a single type of computational model and learning rule. Preliminary results show that the architecture is capable of learning the mapping from input video to egomotion. Activity recognition is a challenging computer vision task with many real world applications. It is well know that it is a hard task to use computer vision research for real-time applications. In the fifth article of this thesis, we present a real-time activity recognition system based on deep learning based methods. Our approach uses energy based relational feature learning models for the computation of local motion features directly from videos. A bag-of-words over the local motion features is used for the analysis of activity in a given video sequence. We implement this system on a distributed computational platform and demonstrate its performance on the iCub robot. Using GPUs we demonstrate real time performance which makes the deployment of activity recognition systems in real world scenarios possible.
Topological phases set themselves apart from other phases since they cannot be understood in terms of the usual Landau theory of phase transitions. This fact, which is a consequence of the property that topological phase transitions can occur without breaking symmetries, is reflected in the complicated form of topological order parameters. While the mathematical classification of phases through homotopy theory is known, an intuition for the relation between phase transitions and changes to the physical system is largely inhibited by the general complexity.
In this thesis we aim to get back some of this intuition by studying the properties of the Chern number (a topological order parameter) in two scenarios. First, we investigate the effect of electronic correlations on topological phases in the Green's function formalism. By developing a statistical method that averages over all possible solutions of the manybody problem, we extract general statements about the shape of the phase diagram and investigate the stability of topological phases with respect to interactions. In addition, we find that in many topological models the local approximation, which is part of many standard methods for solving the manybody lattice model, is able to produce qualitatively correct phase transitions at low to intermediate correlations.
We then extend the statistical method to study the effect of the lattice, where we evaluate possible applications of standard machine learning techniques against our information theoretical approach. We define a measure for the information about particular topological phases encoded in individual lattice parameters, which allows us to construct a qualitative phase diagram that gives a more intuitive understanding of the topological phase.
Finally, we discuss possible applications of our method that could facilitate the discovery of new materials with topological properties.
We study exchangeable coalescent trees and the evolving genealogical trees in models for neutral haploid populations.
We show that every exchangeable infinite coalescent tree can be obtained as the genealogical tree of iid samples from a random marked metric measure space when the marks are added to the metric distances. We apply this representation to generalize the tree-valued Fleming-Viot process to include the case with dust in which the genealogical trees have isolated leaves.
Using the Donnelly-Kurtz lookdown approach, we describe all individuals ever alive in the population model by a random complete and separable metric space, the lookdown space, which we endow with a family of sampling measures. This yields a pathwise construction of tree-valued Fleming-Viot processes. In the case of coming down from infinity, we also read off a process whose state space is endowed with the Gromov-Hausdorff-Prohorov topology. This process has additional jumps at the extinction times of parts of the population.
In the case with only binary reproduction events, we construct the lookdown space also from the Aldous continuum random tree by removing the root and the highest leaf, and by deforming the metric in a way that corresponds to the time change that relates the Fleming-Viot process with a Dawson-Watanabe process. The sampling measures on the lookdown space are then image measures of the normalized local time measures.
We also show invariance principles for Markov chains that describe the evolving genealogy in Cannings models. For such Markov chains with values in the space of distance matrix distributions, we show convergence to tree-valued Fleming-Viot processes under the conditions of Möhle and Sagitov for the convergence of the genealogy at a fixed time to a coalescent with simultaneous multiple mergers. For the convergence of Markov chains with values in the space of marked metric measure spaces, an additional assumption is needed in the case with dust.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Stemmatologie, d.h. primär der Rekonstruktion der Kopiergeschichte handschriftlich fixierter Dokumente. Zentrales Objekt der Stemmatologie ist das Stemma, eine visuelle Darstellung der Kopiergeschichte, welche i.d.R. graphtheoretisch als Baum bzw. gerichteter azyklischer Graph vorliegt, wobei die Knoten Textzeugen (d.s. die Textvarianten) darstellen während die Kanten für einzelne Kopierprozesse stehen. Im Mittelpunkt des Wissenschaftszweiges steht die Frage des Autorenoriginals (falls ein einziges solches existiert haben sollte) und die Frage der Rekonstruktion seines Textes. Das Stemma selbst ist ein Mittel zu diesem Hauptzweck (Cameron 1987). Der durch für manuelle Kopierprozesse kennzeichnende Abweichungen zunehmend abgewandelte Originaltext ist meist nicht direkt überliefert. Ziel der Arbeit ist es, die semi-automatische Stemmatologie umfassend zu beschreiben und durch Tools und analytische Verfahren weiterzuentwickeln. Der erste Teil der Arbeit beschreibt die Geschichte der computer-assistierten Stemmatologie inkl. ihrer klassischen Vorläufer und mündet in der Vorstellung eines einfachen Tools zur dynamischen graphischen Darstellung von Stemmata. Ein Exkurs zum philologischen Leitphänomen Lectio difficilior erörtert dessen mögliche psycholinguistische Ursachen im schnelleren lexikalischen Zugriff auf hochfrequente Lexeme. Im zweiten Teil wird daraufhin die existenziellste aller stemmatologischen Debatten, initiiert durch Joseph Bédier, mit mathematischen Argumenten auf Basis eines von Paul Maas 1937 vorgeschlagenen stemmatischen Models beleuchtet. Des Weiteren simuliert der Autor in diesem Kapitel Stemmata, um den potenziellen Einfluss der Distribution an Kopierhäufigkeiten pro Manuskript abzuschätzen.
Im nächsten Teil stellt der Autor ein eigens erstelltes Korpus in persischer Sprache vor, welches ebenso wie 3 der bekannten artifiziellen Korpora (Parzival, Notre Besoin, Heinrichi) qualitativ untersucht wird. Schließlich wird mit der Multi Modal Distance eine Methode zur Stemmagenerierung angewandt, welche auf externen Daten psycholinguistisch determinierter Buchstabenverwechslungswahrscheinlichkeiten beruht. Im letzten Teil arbeitet der Autor mit minimalen Spannbäumen zur Stemmaerzeugung, wobei eine vergleichende Studie zu 4 Methoden der Distanzmatrixgenerierung mit 4 Methoden zur Stemmaerzeugung durchgeführt, evaluiert und diskutiert wird.