Denseness of Morse-Smale systems on surfaces
Yüzeyler üzerindeki Morse-Smale sistemlerinin yoğunluğu
- Tez No: 297816
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FERİT ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Dinamik analiz, Dinamik davranış, Vektör alanları, Yapısal kararlılık, Yüzeyler, Dynamic analysis, Dynamic behavior, Vector fields, Structural stability, Surfaces
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıkız, bağlantılı ve kenarı olmayan iki boyutlu bir manifold M ile gösterilsin. Manifold M, yönlendirilebilen bir manifold ya da RP2, Klein Şişesi veya torusla RP2'nin bağlantılı toplamı manifoldlarından bir olduğunda Morse-Smale vektör alanlarının tüm Cr vektör alanlarında yoğun olduğu bilinmektedir. Biz bu çalışmada, bu gerçeklerin kanıtlarını inceledik. Aynı zamanda, herhangi bir tıkız, bağlantılı ve kenarı olmayan iki boyutlu bir manifold üzerindeki herhangi bir Cr vektör alanı X'in tüm tekillikleri hiperbolik olduğunda, vektör alanı X'in global resmini çizen bir yöntem ve yapı geliştirdik.
Özet (Çeviri)
Let M be a compact, connected 2-manifold without boundary. Morse-Smale fields are known to be dense in the space of all Cr vector fields on M when M is oriented or is one of RP2, Klein Bottle or torus with a cross cap. In this work, we study the proofs of these facts. Furthermore, we exhibit a global picture of a Cr vector field X on a compact, connected 2-manifold without boundary when all the singularities of X are hyperbolic.
Benzer Tezler
- Ergimiş boraks banyosunda çeliklere vanadyum karbür kaplama
Vc coating of steels in molten borax bath
SEYED MOHAMMED MOUSAVİ KHOEE
- Classification of melanoma malignancy in dermatology
Dermatolojide melanoma malignansının sınıflandırılması
BİLGE SÜHEYLA GAZİOĞLU
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- CNN derin öğrenme tekniği kullanılarak prostat kanser hastalığının teşhisi
Diagnosis of prostate cancer disease using CNN deep learning technique
MEHMET EMİN SALMAN
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- A centralized multi modal deep learning for breast cancer diagnosis: A physics aware approach
Meme kanseri tanısı için merkezileştirilmiş çok modlu derin öğrenme: Fizik farkındalıklı bir yaklaşım
HANEEN QUSAY MAWLOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RÜYA YILMAZ
- Classification of knee osteoarthritis severity using deep learning with fully supervised and semi-supervised-based approaches
Derin öğrenme ile tamamen denetimli ve yarı-denetimli yaklaşım tabanlı diz osteoartrit şiddetinin sınıflandırılması
İLKNUR AKTEMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ