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交叉模式(神经)改变的Tverberg型定理。 (英语) 兹比尔1461.52009

提要:Tverberg定理说,在(mathbb{R}^d)中有足够多点的集合总是可以划分为(m)部分,因此(m-1)-单纯形是部分凸包的(神经)交集模式。本文的主要结果表明,Tverberg定理只是更一般情况下的一个特例,在这种情况下,只要点的数目足够大,其他简单复数就必须始终作为神经复数出现。我们证明,给定一个具有足够多点的集,所有树和所有圈也可以由该点集的至少一个划分来诱导。我们还讨论了一些单纯形复形是如何无法用这种方法实现的,即使是对于任意大的点集也是如此。

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52A37型 组合凸性的其他问题
05元55分 广义拉姆齐理论
10年5月 拉姆齐理论
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全文: 内政部

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