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概率舒伯特演算。 (英语) Zbl 1436.32029号

摘要:我们启动了平均的真实格拉斯曼的交集理论。我们定义期望学位\(\操作员姓名{edeg}G实Grassmannian(G(k,n))的(k,n)作为满足(mathbb{R}^n)所有维(n-k)的非平凡随机子空间的实(k)-平面的平均数,其中这些子空间均匀采样且独立于(G(n-k,n。我们表示\(\operatorname{edeg}G(k,n)),并证明了对于固定的(k,geq 2)和(n,to,infty),\[\操作员姓名{edeg}G(k,n)=\deg G_{\mathbb{C}}(k,n)^{\frac{1}{2}\varepsilon_k+o(1)},\]其中,\(deg G_{mathbb{C}}(k,n)\)表示相应复数Grassmannian和\(varepsilon_k)的度随\(lim_{k\to\infty}\varepsilen_k=1\)单调递减。在直线的格拉斯曼情况下,我们证明了更精细的渐近性\[\操作员姓名{edeg}G(2,n+1)=\frac{8}{3\pi^{5/2}\sqrt{n}}\左(\frac{\pi^2}{4}\右)^n(1+\mathcal{O}(n^{-1}))期望度是控制平面随机枚举几何问题的关键量。我们将维数为(n-k-1)的半代数集(X\substeq\mathbb{R}\mathrm{P}^{n-1})与其Chow超曲面(Z(X)\substeq G(k,n))相关联,该超曲面由投影相交于(X\)中的(k\)-平面(a\)组成。表示\(N:=k(N-k)\),我们表明\[\mathbb{E}\#(g_1Z(X_1)\cap\cdots\cap g_N Z(X_N))=\operatorname{edeg}G(k,n)\cdot\prod_{i=1}^n\frac{|X_i|}{|\mathbb{R}\mathrm{P}^m|},\]其中每个\(X_i\)都是维数\(m=n-k-1\),期望是关于独立的均匀分布\(g_1,\dots,g_m\ in O(n)\),\(|X_i|\)表示\(X_i\)的\(m\)维体积。

MSC公司:

32C07型 实分析集,复杂Nash函数
14N15号 经典问题,舒伯特微积分
第14页,共15页 实分析集和半分析集
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