Geri Dön

Probabilistic recognition of orthogonal and symplectic groups

Simplektik ve dikey grupların olasılıksal olarak tanınması

  1. Tez No: 114992
  2. Yazar: ŞÜKRÜ YALÇINKAYA
  3. Danışmanlar: DR. AYŞE BERKMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Kara kutu gruplar, klasik gruplar, cebirsel gruplar. iv, Black box groups, classical groups, algebraic groups. m
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

oz SIMPLEKTIK VE DİKEY GRUPLARIN OLASILIKSAL OLARAK TANINMASI Yalçınkaya, Şükrü Yüksek Lisans, Matematik Bölümü Tez Yöneticisi: Dr. Ayşe Berkman Eylül 2001, 51 sayfa Matris gruplarının tanımlanma projesi, genel matris gruplarının alt grupları olan Lie tipi klasik basit grupların tanımlanması amacını gütmüştür. Bu tez bu projenin en son sonuçlarından bir tanesine odak lanmıştır. Bu çalışmanın amacı simplektik grup PSp(2n, q) ile dikey grubu fi(2n + l,q) birbirinden ayıran algoritmayı q > 3, tek ve n > 3 olduğu durumda, verilmiş q ve n değerleri için sunmaktır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT PROBABILISTIC RECOGNITION OF ORTHOGONAL AND SYMPLECTIC GROUPS Yalçmkaya, Şükrü M.Sc, Department of Mathematics Supervisor: Dr. Ayşe Berkman September 2001, 51 pages The matrix group recognition project is aimed at the recognition of classi cal simple groups of Lie type regarded as subgroups of general matrix groups. This thesis is devoted to one of the most recent results of this project. The aim of this work is to present an algorithm to distinguish the symplectic group PSp(2n, q) and the orthogonal group 0(2n+ l,g), for q and n given, when q > 3 is odd and n ^ 3.

Benzer Tezler

  1. Dempster-Shafer teorisinin değerlendirme problemine uygulanması

    Application of Dempster-Shafer theory to an evaluation problem

    NECİBE DENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. GAZANFER ÜNAL

  2. A Two-stage mathematical programming algorithm for predicting secondary structures of proteins

    Proteinlerin ikincil yapılarının tahmini amaçlı iki aşamalı matematiksel programlama algoritması

    ÖZLEM YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELÇUK SAVAŞ

    YRD. DOÇ. DR. METİN TÜRKAY

  3. Bir kamu hastanesinde çalışan ebe ve hemşirelerin kadına yönelik şiddetin belirtilerini tanılama düzeyleri

    The level of recognition of signs of violence against women among nurses and midwives working in a public hospital

    FURKAN KAYNAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Halk SağlığıBalıkesir Üniversitesi

    Halk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVDE AKSU

  4. Sonsuz uzun mükemmel iletken düz yüzeyler üzerindeki silindirik hedeflerin yapay sinir ağları kullanılarak tanımlanması ve sınıflandırılması

    Identification and classification of cylindrical targets above infinite perfectly conducting flat surfaces by artificial neural networks

    SENEM MAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET KIZILAY

  5. Visual object recognition and detection using deep learning

    Derinlikli öğrenme ile görsel nesne tanıma ve tespit etme

    BURAK ÇÖREKCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU