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随机单项理想。 (英语) Zbl 1435.13021号

作者定义并研究了(K[x_1,\dots,x_n]\)单项式理想集上的一个随机模型。他们称之为随机单项式理想的Erdős-Rényi型模型。它们的定义与随机图的两个基本概率模型之一的(mathscr{G}(n,p))的定义密切相关。请参见[B.博洛巴斯,随机图。第二版,剑桥:剑桥大学出版社(2001;Zbl 0979.05003号)].
更准确地说,随机单项式理想的Erdős-Rényi型模型是一个具有两个参数的族,即(0\leqp\leq1)和(D\geq0),首先通过在度达(D\)的非恒定单项式集合上建立概率分布来定义,然后使用该分布来导出单项式的随机模型。单项式理想集上的概率分布定义为:单项式出现在随机集中,用(mathfrak{B})表示,独立且具有概率。等价地,给定一组非恒定单项式(B),\[P(\mathfrak{B}=B)=P^{|B|}(1-P)^{\binom{D+n}{D}(D)-|B|-1}。\]这种分布通过定位(mathfrak{I}\sim\mathcal{I}(n,D,p))if(mathfrak{I}=(mathflak{B}))诱导了一个单项式理想的随机模型,用\(mathcal}(n,D,p)表示,其中\(mathbrak{B}\)是一个度为(leqD)的非恒定单项式的随机集,如上面所构造的。
在定理1.1中,作者计算了以度生成的固定单项式理想(I)的概率。证明如下。概率等于(mathfrak{B})(一个随机的生成器集)包含\(I)的唯一最小单项式生成器集的每个元素的概率,并且不包含不在\(I。根据定义,这些事件是独立的,可以分解为独立的事件。(mathfrak{B})包含最小单项式生成器集的每个元素的概率为(p^{beta_1})。它不包含度不在(I)中的任何非恒定单项式的概率等于((1-p)^{sum_{D=1}^Dh(k)},其中(h)是(k[x_1,dots,x_n]/I)的希尔伯特函数。因此:\[P(\mathfrak{I}=I)=P^{\beta_1}(1-P)^{\sum_{d=1}^Dh(k)}。\]以类似的方式,作者用给定的希尔伯特函数(定理2.4)计算和理想(I)的概率,用给定的克鲁尔维数计算(K[x_1,dots,x_n]/I)的概率(定理3.1和3.2)。接下来,研究了(mathfrak{I})的渐近行为。这包括\(K[x_1,\dots,x_n]/\mathfrak{I}\)的Krull维数和\(\mathfrak{I}\)的初始阶的阈值函数。在第二至最后一节中,对其他可能的概率模型进行了讨论。本质上,这些是通过改变\(K[x_1,\dots,x_n]\)中单项式的概率获得的。利用一个这样的模型,作者证明了随机单项式理想提供了在[A.科斯塔M.Farber先生、J.Topol。分析。8,第3期,399–429(2016年;兹比尔1339.05440)]. 文章最后给出了一部分实验数据和推测。它们集中于Cohen-Macaulay性、投射维数、强泛型、Castelnuovo-Mumford正则性和单纯形同调。

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13层55 由单项式理想定义的交换环;斯坦利·雷斯纳面环;单纯复形
13层20 多项式环与理想;整值多项式环
13立方厘米 交换环中其他特殊类型的模和理想
05E40型 交换代数的组合方面
60B99型 代数和拓扑结构的概率论
60二氧化碳 组合概率
1999年第14季度 代数几何中的计算方面
第13页99 交换环的计算方面和应用
16日第25天 结合代数中的理想
05C65号 Hypergraphs(Hypergraph)
68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)
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