自入射代数平凡扩张的Koszul性

设Λ是一个连通的有限维分次自入射的Koszul代数,该文得到Λ的平凡扩张代数T(Λ)亦是Koszul代数.

外代数上有线性周期自由分解的不可分解模的表示矩阵

本文主要是受了Eisenbud的启发,在其研究的基础上进一步研究了外代数上有线性周期自由分解的不可分解模的表示矩阵,并给出了其表示矩阵的几个较好的形式.

一类推广的Virosoro-like李代数

推广了Virosoro-like李代数,并构造了此类李代数的理想,同构、同态,并对其性质作了探讨.

浅谈“线性代数”学习中学生创新与应用能力的培养——以行列式的按行(列)展开法则为例

线性代数的概念多且抽象,这是线性代数学习的难点之一。下功夫去探讨新概念和新知识的引入,寻找各个概念之间的联系是解决线性代数概念多且抽象问题的手段之一,同时可以提高学生数学思维、数学理解、数学应用等方面的创新能力。本文通过具体的教学实例来分享如何在线性代数教学中实现这个目标。

矩阵对角化的一个充要条件的教学设计探讨

矩阵的对角化有着广泛的应用,其是《高等代数》、《线性代数》课程学习中的重点,亦是学生学习中的难点。本文就笔者在教学中学生学习矩阵对角化中提出的问题,有针对性的设计了矩阵可对角化的一个充要条件教学过程。

《线性代数》学习中三次方程求根方法探讨

在线性代数学习中,学生经常会遇到方程求根问题,如系数矩阵为方阵且含有参数的线性方程组解的判别,方阵的特征值的计算等均以方程的求根为基础.矩阵阶数越高对应方程的次数就越高,而高次方程的求解一直是个难点.本文以三元线性方程组解的判别和三阶方阵求特征值的问题为出发点总结归纳了三次方程的几种求根方法.

新时代背景下数据科学与大数据专业人才培养的若干思考

聚焦新时代复合型数据科学与大数据专业人才的培养,提出要围绕育人目标制定人才培养方案,并不断优化;要坚持“引进来,走出去”原则建设师资队伍;要坚持高标准、宽视野的要求进行课程建设;要调用校内外一切资源建设实验室。文章提出要从系统论、控制理论的视角构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统。

“应用”视角下的线性代数课程教学探讨

线性代数是大学生本科学习阶段一门非常重要的数学基础理论课程,其在工程技术和国民经济的许多领域有着广泛的应用。文章给出了线性代数的几个应用,从应用视角下探讨线性代数课程的教学。总结得出,在课程教学中穿插案例教学,将会改善该课程的教学效果。

斜群代数与平凡扩张的表示维数

设A是域k上的一个有限维自入射代数,G是一个有限群,且G的阶在A中可逆,A*G是斜群代数,T(A)是平凡扩张代数,∧V是外代数.本文证明了A的稳定范畴与A*G的稳定范畴的三角维数相等,得到了∧V*G及T(∧V*G)的表示维数.

自入射代数平凡扩张的复杂度

【目的】设Λ是一个连通的有限表示型的有限维自入射代数,T(Λ)是其平凡扩张代数。本研究主要目的是找出Λ的复杂度与T的复杂度之间的关系。【方法】首先当Λ是满足Fg假设的自入射代数时,Λ的表示维数大于等于Λ的复杂度加1,且有限表示型的表示维数等于2,所以Λ的复杂度小于等于1;又因为自入射代数Λ上的模的有无限投射维数,所以Λ的复杂度大于等于1,因而得到Λ的复杂度为1。其次,通过构造T(Λ)上单模的投射分解,具体计算T(Λ)上单模的投射分解中每一项Pt(M)的维数,得到对几乎所有的t,存在λ>0,使得dimPt(M)≤λt,利用复杂度定义即有T(Λ)的复杂度为2。【结果】因而得到T(Λ)的复杂度为Λ的复杂度加1。【结论】该结果丰富了无限表示型自入射代数与其平凡扩张代数的复杂度之间存在加1关系的结果。选取非Koszul代数的例子说明本结论成立。

一类广义的Virasoro-like李代数的同构群与单性

本文构造了一类无限维李代数,这类李代数是Virasoro-like李代数的推广.研究了这类李代数的理想、同构和同态.

n-平移代数、平凡扩张与预投射代数

Koszul稳定n-平移代数的对偶τ-切片代数是一类拟(n-1)-Fano代数.本文给出一个分次代数成为稳定n-平移代数的对偶τ-切片代数的判别法,并证明Koszul稳定n-平移代数的齐次对偶τ-切片代数的预投射代数等于其二次对偶的扭平凡扩张的二次对偶,作为其推论,本文得到对偶切片代数的导出范畴与其预投射代数的非交换射影概型的导出范畴等价.