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关于\(P^n\)中脂肪点正则性指数的一种代数方法。 (英语) Zbl 0821.14030号

本文是关于(mathbb{P}^n)中脂肪点正则指数界的结果的综述,主要由M.V.Catalisano先生,G.瓦拉作者Proc。美国数学。Soc.118,No.3,717-724(1993年;Zbl 0787.14030号),以及G.瓦拉作者Math。中219,第2号,187-201(1995)]。问题如下:设(X={P_1,\dots,P_s)是(mathbb{P}^n_k)中的一组点,其中(k=\overlinek)和(text{char}k=0),设(P_i)是同质理想,在(R=k[X_0,\ dots,X_n]\)中,与(P_i)相关;考虑(m_1\geq\cdots\geqm_s\geq0),与理想(I={mathfrak p}_1^{m_1}\cap\cdots\cap{mathfrak p}_s^{ms})相关的方案(Z);然后,对于每一个(t\geq0),向量空间(I_t)表示在每个({mathfrak P}_I)处具有至少(m_I)重数点的(mathbb{P}^n)的超曲面的空间。(Z\)的重数为\(e(Z)=\sum_i{m_i+n-1\choose n}\),其正则性指数\(r(Z)\)为最小整数\(g\),其中\(h_A(t)\)是\(Z)的坐标环\(A=r/i\)的希尔伯特函数;换言之,\(r(Z)\)是\(Z)对度为\(t)的超曲面施加\(e(Z))独立条件的最小整数\(t\)。即使对于\(n=2\),确定\(r(Z)\)的值对于\(X\)的泛型选择来说也是一个相当困难的问题(它只取决于\(m_i\)的)。
对于在一般位置(即超平面上没有(n+1)点)上的任何(X)选择,都可以找到一个(r(Z))的(尖锐)界限,这要归功于本文中描述的方法:考虑理想的(J={mathfrak p}_1^{m_1}\cap\cdots\cap{mathfrak p}_{s-1}^{m_s-1}}),然后(r(Z)=\max\{m_s-1,r(r/J),r(r/J+{\mathfrak p}_s^{m_s})。人们可以用这个来进行归纳(因为\(r(Z)\)是已知的小\(s)\),注意\(r(r/(J+{mathfrak p}_s^{m_s}))是最小\(t),其中\(r/t)。所发现的界是B.Segre对\(n=2\):\(r(Z)\leq\max\{m_1+m_2-1,[(sum m_i+n-2)/n]\}\)的界的推广。
如果(X)位于有理法向曲线上,则边界是尖锐的,因为它是得到的;当(s\geq2n+3)和(ms\)足够大时,这是一个“当且仅当”当(X)具有一致的位置性质,即具有相同基数的每两个子集具有相同的Hilbert函数时,可以找到更好的界。

MSC公司:

2005年5月14日 由环条件定义的品种(阶乘、Cohen Macaulay、半正态)
13日40分 希尔伯特-塞缪尔函数和希尔伯特-昆兹函数;庞加莱级数
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全文: 内政部

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