Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm
Luận án: Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm la tiến sĩ. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Năm xuất bản
Số trang
93
Thời gian đọc
14 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Lý thuyết phân bố giá trị và hàm chỉnh hình
- Số trang:
- 93 trang
- Trường:
- Trường Đại học Sư phạm, Đại học Thái Nguyên
- Chuyên ngành:
- Toán Giải tích
- Tác giả:
- Lê Quang Ninh
- Năm:
- 2017
Tóm tắt nội dung luận án
I. Lý thuyết phân bố giá trị và hàm chỉnh hình
Lý thuyết phân bố giá trị là nền tảng nghiên cứu hành vi của hàm phân hình. Nó bắt nguồn từ Định lý cơ bản của đại số, sau đó được mở rộng bởi công trình của Picard. Định lý này khẳng định một hàm nguyên khác hằng nhận mọi giá trị phức, trừ cùng lắm một giá trị ngoại lệ. Nevanlinna phát triển lý thuyết này cho các hàm phân hình trên mặt phẳng phức C. Lý thuyết Nevanlinna có hai định lý chính. Định lý thứ nhất mô tả sự phân bố đều các giá trị của hàm. Định lý thứ hai xem xét ảnh hưởng của đạo hàm lên phân bố giá trị. Công trình này khám phá các đặc trưng hàm phức thông qua điều kiện ảnh ngược. Sự hiểu biết về miền giá trị của ánh xạ chỉnh hình là trọng tâm. Các nhà toán học đã nghiên cứu sâu rộng về tập ảnh của hàm chỉnh hình. Lý thuyết này cung cấp công cụ mạnh mẽ để phân tích tính chất ánh xạ chỉnh hình.
1.1. Nguồn gốc của lý thuyết Nevanlinna
Lý thuyết Nevanlinna kế thừa từ Định lý cơ bản của đại số. Định lý này khẳng định đa thức phức nhận mọi giá trị. Picard đã mở rộng điều này cho hàm nguyên. Nevanlinna phát triển lý thuyết phân bố giá trị cho hàm phân hình. Lý thuyết này cung cấp công cụ toán học mạnh mẽ. Nó mô tả sự phân bố giá trị của các hàm phức. Đây là nền tảng cho nhiều nghiên cứu sau này về hàm chỉnh hình.
1.2. Hai định lý chính về phân bố giá trị
Lý thuyết Nevanlinna có hai định lý chính. Định lý chính thứ nhất là mở rộng của Định lý cơ bản của đại số. Nó mô tả sự phân bố đều các giá trị của hàm phân hình. Định lý chính thứ hai là mở rộng của Định lý Picard. Nó giải thích ảnh hưởng của đạo hàm đến sự phân bố giá trị. Cả hai định lý đều cung cấp cái nhìn sâu sắc về đặc trưng hàm phức. Chúng giúp hiểu rõ hơn về tập ảnh của hàm chỉnh hình và miền giá trị của ánh xạ.
1.3. Khái niệm cơ bản về hàm phân hình
Hàm phân hình là hàm chỉnh hình trên toàn bộ mặt phẳng phức, trừ một tập hợp các điểm cực cô lập. Chúng là đối tượng nghiên cứu chính của lý thuyết phân bố giá trị. Việc xác định hàm phân hình là một bài toán trung tâm. Các đặc trưng hàm phức liên quan đến số lượng giá trị mà hàm có thể bỏ qua. Sự hiểu biết về tính chất ánh xạ chỉnh hình của các hàm này là rất quan trọng. Điều kiện trên ảnh thường được dùng để phân biệt các hàm.
II. Định lý Picard đặc trưng hàm phức
Định lý Picard là một cột mốc quan trọng trong lý thuyết hàm phức. Nó chỉ ra rằng một hàm nguyên không hằng nhận mọi giá trị phức, trừ tối đa một giá trị. Điều này làm nổi bật tính chất đặc trưng hàm phức. Lý thuyết phân bố giá trị mở rộng ý tưởng này cho hàm phân hình. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về tập ảnh của hàm chỉnh hình. Việc hiểu rõ miền giá trị của ánh xạ chỉnh hình là cần thiết. Định lý Nevanlinna chính thứ hai mô tả ảnh hưởng của đạo hàm đến sự phân bố giá trị. Nghiên cứu tập trung vào các đặc trưng duy nhất của hàm. Các điều kiện trên ảnh của hàm có thể xác định chúng. Sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình là một vấn đề trung tâm. Phân tích các tính chất ánh xạ chỉnh hình là mục tiêu chính. Định lý Picard đặt nền móng cho nhiều nghiên cứu sau này. Nó là công cụ mạnh để nghiên cứu các hàm giải tích. Tính chất của hàm đơn diệp cũng liên quan đến giới hạn giá trị.
2.1. Định lý Picard giới hạn giá trị hàm nguyên
Định lý Picard khẳng định một hàm nguyên khác hằng nhận mọi giá trị phức. Tuy nhiên, nó có thể bỏ qua tối đa một giá trị. Ví dụ, hàm e^z không bao giờ nhận giá trị 0. Định lý này là một kết quả sâu sắc về tập ảnh của hàm chỉnh hình. Nó thiết lập một giới hạn quan trọng cho miền giá trị của ánh xạ. Các đặc trưng hàm phức được làm rõ qua định lý này. Nó là một trong những nền tảng của lý thuyết phân bố giá trị.
2.2. Ảnh hưởng đạo hàm đến phân bố giá trị
Định lý Nevanlinna thứ hai khám phá mối liên hệ giữa đạo hàm và phân bố giá trị. Đạo hàm của hàm phân hình ảnh hưởng đáng kể đến tập ảnh của nó. Việc nghiên cứu các tính chất ánh xạ chỉnh hình đòi hỏi xem xét yếu tố này. Điều kiện trên ảnh của đạo hàm thường được sử dụng. Nó giúp xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình duy nhất. Sự tương tác này là một phần quan trọng của đặc trưng hàm phức.
2.3. Tập ảnh của hàm chỉnh hình
Tập ảnh của hàm chỉnh hình là tập hợp tất cả các giá trị mà hàm nhận được. Định lý Picard đưa ra giới hạn cho tập ảnh của hàm nguyên. Đối với hàm phân hình, lý thuyết Nevanlinna cung cấp công cụ nghiên cứu tập ảnh một cách chi tiết hơn. Miền giá trị của ánh xạ chỉnh hình cũng được phân tích. Các điều kiện trên ảnh của hàm đóng vai trò quyết định trong việc xác định chúng. Đây là một khía cạnh quan trọng của tính chất ánh xạ chỉnh hình.
III. Xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình duy nhất
Vấn đề xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình duy nhất là một lĩnh vực quan trọng. Định lý 5 điểm của Nevanlinna là kết quả nổi bật. Nó phát biểu rằng hai hàm phân hình f và g bằng nhau nếu chúng có cùng ảnh ngược (không tính bội) của năm điểm phân biệt. Định lý 4 điểm bổ sung điều kiện về bội. Nếu hai hàm có cùng ảnh ngược (kể cả bội) của bốn điểm phân biệt, chúng có thể liên hệ bởi một biến đổi phân tuyến tính. Nghiên cứu này mở rộng ứng dụng của lý thuyết phân bố giá trị. Nó tập trung vào điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm. Mục tiêu là xác định hàm phân hình và ánh xạ giải tích khác hằng. Các điều kiện trên ảnh đóng vai trò quyết định. Hiểu biết về tính chất ánh xạ chỉnh hình rất quan trọng. Các kết quả góp phần vào lý thuyết xác định duy nhất. Có nhiều hướng mở rộng cho Định lý 5 điểm. Công trình này khám phá các hướng đó, đặc biệt là thông qua điều kiện trên ảnh.
3.1. Định lý 5 điểm của Nevanlinna
Định lý 5 điểm là một công cụ mạnh mẽ để xác định duy nhất hàm. Nó khẳng định rằng hai hàm phân hình đồng nhất nếu năm điểm có ảnh ngược trùng khớp. Việc không tính tính bội của điểm là một đặc điểm quan trọng. Định lý này minh họa cách điều kiện ảnh ngược có thể xác định hoàn toàn một hàm. Nó là một ứng dụng trực tiếp của lý thuyết phân bố giá trị.
3.2. Điều kiện ảnh ngược cho sự bằng nhau của hàm
Điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm là yếu tố then chốt. Nó quyết định liệu hai hàm có bằng nhau hay không. Đối với hàm chỉnh hình và ánh xạ giải tích, sự trùng khớp của ảnh ngược tại một số điểm có thể suy ra sự đồng nhất. Các điều kiện trên ảnh giúp đơn giản hóa việc chứng minh sự bằng nhau. Điều này liên quan trực tiếp đến tính chất ánh xạ chỉnh hình. Nó là một khía cạnh cơ bản của việc xác định duy nhất hàm.
3.3. Các hướng mở rộng bài toán xác định duy nhất
Bài toán xác định duy nhất hàm và ánh xạ chỉnh hình có nhiều hướng mở rộng. Một hướng là giảm số lượng điểm cần xét. Một hướng khác là thay đổi các điều kiện về bội. Nghiên cứu này khám phá các điều kiện ảnh ngược khác nhau. Nó tìm cách áp dụng chúng cho các lớp hàm rộng hơn hoặc trong các không gian khác. Việc này góp phần làm phong phú thêm lý thuyết phân bố giá trị và hiểu biết về đặc trưng hàm phức.
IV. Điều kiện ảnh ngược của tập điểm trong phân tích
Điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm là yếu tố then chốt trong luận án này. Nó được sử dụng để xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình. Một hàm chỉnh hình hoặc ánh xạ giải tích được xác định duy nhất bởi tập ảnh ngược của một số điểm nhất định. Điều này mở rộng khái niệm về tập ảnh của hàm chỉnh hình. Nghiên cứu sâu về miền giá trị của ánh xạ là cần thiết. Các điều kiện trên ảnh giúp phân biệt giữa các hàm. Chẳng hạn, một hàm đơn diệp có tính chất ảnh đặc biệt. Sự hiểu biết về cách các điểm trong không gian đích được ánh xạ ngược về không gian nguồn là trọng tâm. Các kết quả này có ý nghĩa trong việc xác định tính chất ánh xạ chỉnh hình. Nó cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để nghiên cứu tính duy nhất của hàm và ánh xạ.
4.1. Vai trò của tập ảnh ngược trong phân tích
Tập ảnh ngược của một điểm hay tập hợp điểm là tập hợp các điểm trong miền xác định mà hàm ánh xạ đến điểm đó. Nó đóng vai trò trung tâm trong việc xác định hàm. Các điều kiện trên ảnh ngược cung cấp thông tin quý giá về cấu trúc của hàm. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc nghiên định hàm và ánh xạ chỉnh hình.
4.2. Mối liên hệ với miền giá trị của ánh xạ
Miền giá trị của ánh xạ là tập hợp tất cả các giá trị mà ánh xạ có thể nhận. Tập ảnh ngược liên quan chặt chẽ đến miền giá trị. Việc xác định các điểm mà ánh xạ không bao giờ đạt tới (giá trị bỏ qua) là một khía cạnh. Điều kiện trên ảnh ngược giúp hình dung rõ hơn miền giá trị của ánh xạ. Nó cung cấp một cái nhìn sâu sắc về đặc trưng hàm phức.
4.3. Từ hàm đơn diệp đến ánh xạ phức tạp
Hàm đơn diệp là một lớp hàm mà mỗi giá trị chỉ được nhận một lần. Điều kiện ảnh ngược của hàm đơn diệp rất đơn giản. Tuy nhiên, đối với các ánh xạ chỉnh hình phức tạp hơn, việc phân tích tập ảnh ngược trở nên phức tạp. Luận án nghiên cứu các điều kiện cho các ánh xạ phức tạp. Nó góp phần vào việc hiểu sâu hơn về tính chất ánh xạ chỉnh hình.
V. Mở rộng Nevanlinna cho hàm p adic
Lý thuyết phân bố giá trị không chỉ giới hạn trong trường số phức. Hà Huy Khoái là người tiên phong mở rộng lý thuyết Nevanlinna sang trường p-adic. Sự phát triển này tạo ra lý thuyết Nevanlinna p-adic. Lý thuyết này áp dụng cho hàm phân hình và ánh xạ chỉnh hình p-adic. Hai định lý chính cũng được thiết lập cho trường hợp này. Các kết quả tương tự được tìm thấy cho việc xác định hàm và ánh xạ giải tích. Điều này mở rộng phạm vi nghiên cứu các đặc trưng hàm phức. Nó cũng làm phong phú thêm hiểu biết về tính chất ánh xạ chỉnh hình trong môi trường p-adic. Công trình này góp phần vào việc xác định hàm phân hình và đường cong chỉnh hình trên trường không Ác-si-mét. Nó khám phá các điều kiện ảnh ngược trong ngữ cảnh mới này.
5.1. Lý thuyết Nevanlinna trên trường p adic
Lý thuyết Nevanlinna p-adic là một nhánh quan trọng của giải tích p-adic. Nó nghiên cứu sự phân bố giá trị của hàm phân hình và ánh xạ chỉnh hình trên trường không Ác-si-mét. Lý thuyết này được xây dựng tương tự như lý thuyết cổ điển trên trường phức. Nó cung cấp một khung lý thuyết để phân tích các hàm trong môi trường p-adic. Các đặc trưng hàm phức được chuyển dịch sang ngữ cảnh mới.
5.2. Hàm phân hình và ánh xạ chỉnh hình p adic
Trong lý thuyết p-adic, hàm phân hình và ánh xạ chỉnh hình có những tính chất đặc trưng riêng. Việc xác định các hàm và ánh xạ này thông qua điều kiện ảnh ngược là trọng tâm nghiên cứu. Các kết quả tương tự như định lý 5 điểm hoặc 4 điểm đã được thiết lập. Điều này giúp hiểu rõ hơn về tính chất ánh xạ chỉnh hình trong các không gian không Ác-si-mét.
5.3. Định lý chính trong không gian không Ác si mét
Lý thuyết Nevanlinna p-adic cũng có hai định lý chính. Các định lý này mô tả sự phân bố giá trị của hàm phân hình p-adic. Chúng là công cụ cơ bản để giải quyết bài toán xác định duy nhất. Việc áp dụng các định lý này giúp phân tích miền giá trị của ánh xạ trong các trường không Ác-si-mét. Các điều kiện trên ảnh cũng được nghiên cứu kỹ lưỡng trong ngữ cảnh này.
VI. Phương trình Fermat Waring và hàm chỉnh hình
Nghiên cứu áp dụng lý thuyết phân bố giá trị để giải phương trình kiểu Fermat-Waring. Các phương trình này thường xuất hiện trong lý thuyết số và hàm phức. Luận án khảo sát chúng đối với hàm phân hình. Nó cũng mở rộng sang đường cong chỉnh hình. Việc xác định đường cong chỉnh hình qua điều kiện ảnh ngược là một ứng dụng quan trọng. Các phương trình kiểu Fermat-Waring nhiều biến cũng được xem xét. Đặc biệt, chúng được nghiên cứu trên một trường không Ác-si-mét. Điều này làm rõ thêm tính chất ánh xạ chỉnh hình. Nó cung cấp công cụ mới để phân tích các ánh xạ giải tích. Các kết quả giúp xác định duy nhất các hàm và đường cong trong các không gian khác nhau. Điều kiện trên ảnh có vai trò quan trọng trong việc giải các phương trình này.
6.1. Phương trình kiểu Fermat Waring trong hàm phức
Phương trình kiểu Fermat-Waring là một dạng phương trình hàm đặc biệt. Chúng thường liên quan đến các lũy thừa của hàm. Việc nghiên cứu các nghiệm hàm của chúng là một lĩnh vực thử thách. Lý thuyết phân bố giá trị cung cấp công cụ mạnh để phân tích các phương trình này. Các điều kiện trên ảnh của hàm là chìa khóa để tìm ra nghiệm.
6.2. Ứng dụng để xác định đường cong chỉnh hình
Các phương trình kiểu Fermat-Waring có thể được sử dụng để xác định đường cong chỉnh hình. Một đường cong chỉnh hình là một ánh xạ chỉnh hình từ một miền vào không gian phức nhiều chiều. Điều kiện ảnh ngược của các tập hợp điểm trên đường cong có thể xác định chúng. Điều này thể hiện tính chất ánh xạ chỉnh hình của các đường cong. Nó là một ứng dụng thực tiễn của lý thuyết.
6.3. Giải phương trình nhiều biến trên trường không Ác si mét
Luận án mở rộng việc giải phương trình kiểu Fermat-Waring cho nhiều biến. Đặc biệt, các phương trình này được khảo sát trên trường không Ác-si-mét. Điều này yêu cầu phát triển các kỹ thuật mới dựa trên lý thuyết Nevanlinna p-adic. Các kết quả góp phần vào việc xác định hàm phân hình và ánh xạ giải tích trong các không gian phức tạp hơn. Miền giá trị của ánh xạ đóng vai trò quan trọng trong việc tìm nghiệm.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (93 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM LÊ QUANG NINH VỀ SỰ XÁC ĐỊNH HÀM VÀ ÁNH XẠ CHỈNH HÌNH QUA ĐIỀU KIỆN ẢNH NGƯỢC CỦA TẬP HỢP ĐIỂM LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC THÁI NGUYÊN - NĂM 2017 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM LÊ QUANG NINH VỀ SỰ XÁC ĐỊNH HÀM VÀ ÁNH XẠ CHỈNH HÌNH QUA ĐIỀU KIỆN ẢNH NGƯỢC CỦA TẬP HỢP ĐIỂM Chuyên ngành: Toán Giải tích Mã số: 62.02 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Người hướng dẫn khoa học: 1. Hà Huy Khoái 2. Vũ Hoài An THÁI NGUYÊN-NĂM 2017 i Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của GS. TSKH Hà Huy Khoái và TS Vũ Hoài An.
Các kết quả viết chung với tác giả khác đã được sự nhất trí của đồng tác giả khi đưa vào luận án. Các kết quả của luận án là mới và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình khoa học của ai khác. Thái Nguyên, tháng 11 năm 2017 Tác giả Lê Quang Ninh ii Lời cảm ơn Luận án được thực hiện và hoàn thành dưới sự hướng dẫn tận tình của GS. TSKH Hà Huy Khoái và TS Vũ Hoài An.
Tác giả luận án xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất đến các thầy. Tác giả xin cảm ơn Ban Giám đốc Đại học Thái Nguyên, Ban Đào tạo Đại học Thái Nguyên, Ban Giám hiệu Trường Đại học Sư phạm- Đại học Thái Nguyên và các Phòng Ban chức năng, Phòng Đào tạo, Ban chủ nhiệm khoa Toán cùng toàn thể giảng viên trong khoa, đặc biệt là Bộ môn Giải tích và Toán ứng dụng đã tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp đỡ tác giả trong quá trình học tập nghiên cứu và hoàn thành luận án. Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy, cô, bạn bè trong các Seminar tại Bộ môn Giải tích và Toán ứng dụng Trường Đại học Sư phạm -ĐHTN, Trường Đại học Thăng Long và Trường Cao đẳng Hải Dương đã luôn giúp đỡ, động viên tác giả trong nghiên cứu khoa học. Tác giả xin chân thành cảm ơn PGS.TSKH Trần Văn Tấn và PGS.
TSKH Tạ Thị Hoài An (hai cán bộ phản biện) và các nhà khoa học trong Hội đồng bảo vệ luận án cấp cơ sở của tác giả đã dành rất nhiều thời gian đọc, sửa, góp ý để luận án được hoàn thiện tốt hơn rất nhiều. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới những người thân trong gia đình, những người đã chịu nhiều khó khăn, vất vả và dành hết tình cảm yêu thương, động viên, chia sẻ, khích lệ để tác giả hoàn thành được luận án. Tác giả Lê Quang Ninh 1 Mục lục Mở đầu. Xác định hàm phân hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm.
Một số khái niệm và kết quả bổ trợ. Phương trình kiểu Fermat-Waring đối với hàm phân hình. Xác định hàm phân hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm 26 Chương 2. Xác định đường cong chỉnh hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm.
Một số khái niệm và kết quả bổ trợ. Phương trình kiểu Fermat-Waring đối với đường cong chỉnh hình. Xác định đường cong chỉnh hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm. Xác định hàm phân hình và đường cong chỉnh hình trên trường không Ác-si-mét.
Một số khái niệm và kết quả bổ trợ. Phương trình kiểu Fermat-Waring nhiều biến đối với các hàm nguyên trên một trường không Ác-si-mét. Xác định hàm phân hình và đường cong chỉnh hình trên trường không Ác-si-mét. Lý do chọn đề tài Trong toán học, Định lý cơ bản của đại số khẳng định rằng mọi đa thức một biến khác hằng với hệ số phức có ít nhất một nghiệm phức.
Từ đó suy ra mọi đa thức khác hằng với hệ số phức nhận giá trị phức bất kỳ. Picard là người đầu tiên mở rộng Định lý cơ bản của Đại số cho hàm nguyên phức mà ngày nay được gọi là Định lý Picard. Định lý Picard phát biểu như sau: mọi hàm nguyên một biến khác hằng trên mặt phẳng phức C nhận mọi giá trị phức, trừ ra cùng lắm là một giá trị. Vào những thập niên đầu tiên của thế kỷ XX, Nevanlinna đã xây dựng lý thuyết phân bố giá trị cho các hàm phân hình trên C mà ngày nay được gọi là lý thuyết Nevanlinna.
Kết quả chính của lý thuyết Nevanlinna là hai định lý chính. Định lý chính thứ nhất là mở rộng của Định lý cơ bản của đại số, mô tả sự phân bố đều giá trị của hàm phân hình khác hằng trên C. Định lý chính thứ hai là mở rộng của Định lý Picard, mô tả ảnh hưởng của đạo hàm đến sự phân bố giá trị của hàm phân hình. Hà Huy Khoái là người đầu tiên xây dựng tương tự Lý thuyết phân bố giá trị cho trường hợp p-adic.
Ông và các học trò đã xây dựng tương tự lý thuyết Nevanlinna cho trường số p-adic mà ngày nay thường gọi là lý thuyết Nevanlinna p-adic. Họ đã đưa ra hai Định lý chính cho hàm phân hình và ánh xạ chỉnh hình p-adic.Nevanlinna đã chứng minh được rằng: Với hai hàm phân hình f và g trên mặt phẳng phức C, nếu chúng có cùng ảnh ngược (không tính tính bội) của 5 điểm phân biệt thì f = g (Định lý 5 điểm) và g có af + b dạng (a, b, c, d là các số phức nào đó thỏa mãn ad − bc 6= 0) nếu f cf + d 3 và g có cùng ảnh ngược (kể cả bội) của 4 điểm phân biệt (Định lý 4 điểm). Một trong những ứng dụng sâu sắc của lý thuyết phân bố giá trị (phức và p-adic) là vấn đề xác định duy nhất cho các hàm phân hình khác hằng (phức và p-adic) qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp các điểm phân biệt mà ngày nay được gọi là Định lý 5 điểm của Nevanlinna (hoặc tương tự của Định lý 5 điểm cho trường hợp p-adic). Có hai hướng mở rộng Định lý 5 điểm.
Hướng thứ nhất: Xét nghịch ảnh riêng rẽ của điểm cho các hàm và nghịch ảnh của siêu phẳng, siêu mặt cho các ánh xạ chỉnh hình trong các trường hợp phức và p-adic đối với vấn đề xác định duy nhất hàm hoặc ánh xạ chỉnh hình. Hướng thứ nhất là sự mở rộng tự nhiên của Định lý 5 điểm. Vấn đề xác định duy nhất theo hướng thứ nhất được nghiên cứu liên tục và mạnh mẽ với các kết quả của nhiều tác giả: M.Yang, Ha Huy Khoai, L.Dethloff, Đỗ Đức Thái, Trần Văn Tấn, Sĩ Đức Quang, A.Escassut, Phạm Việt Đức, Hà Trần Phương.Gross đưa ra một ý tưởng mới là không xét ảnh ngược của các điểm riêng rẽ mà xét ảnh ngược của các tập hợp điểm trong C ∪ {∞}. Ông đưa ra hai câu hỏi sau: i) Tồn tại hay không tập S của C ∪ {∞} để với bất kỳ các hàm phân hình f, g thỏa mãn điều kiện Ef (S) = Eg (S) ta có f = g? ii) Tồn tại hay không hai tập Si , i = 1, 2 của C ∪ {∞} để với bất kỳ các hàm phân hình f, g thỏa mãn điều kiện Ef (Si ) = Eg (Si ), i = 1, 2 ta có f = g? Các công trình trả lời câu hỏi của F.Gross đã hình thành và phát triển hướng thứ hai: Xét nghịch ảnh của tập hợp điểm cho các hàm trong các trường hợp phức và p-adic đối với hàm và ánh xạ chỉnh hình.
Hướng thứ hai đã nhận được nhiều kết quả sâu sắc của F.Ru, Hà Huy Khoái, A. Liên quan đến vấn đề duy nhất của hàm phân hình là khái niệm đa thức duy nhất, đa thức duy nhất mạnh và phương trình hàm.Shiffman năm 2001 đã nghiên 4 cứu vấn đề không tồn tại cặp hàm phân hình (hoặc hàm nguyên) khác hằng phân biệt f, g thỏa mãn P (f ) = P (g).Fujimoto [12] đã xây dựng lớp đa thức duy nhất mạnh mà tập các nghiệm của nó là tập xác định duy nhất. Năm 2004, Hà Huy Khoái và C. Năm 2011, Tạ Thị Hoài An [2] đã xây dựng hai lớp đa thức duy nhất mạnh mà tập các nghiệm của chúng là tập xác định duy nhất.
Từ các kết quả trên, chúng tôi nhận thấy: công việc xây dựng tập xác định duy nhất gồm hai bước. Từ điều kiện về ảnh ngược Ef (S) = Eg (S) hoặc E f (S) = E g (S) đưa đến phương trình hàm P (f ) = cP (g), ở đó S là tập nghiệm của đa thức P không có nghiệm bội, c 6= 0. Dùng hai Định lý chính và các kỹ thuật đánh giá để chứng minh c = 1 và chứng minh phương trình P (f ) = P (g) có nghiệm duy nhất f = g hoặc dùng tính hyperbolic Brody của đường cong để chứng minh phương trình P (f ) = cP (g), c 6= 0 có nghiệm duy nhất f = g.Shirosaki đã xây dựng siêu mặt X xác định duy nhất đường cong chỉnh hình không suy biến tuyến tính. Công việc xây dựng siêu mặt X gồm 2 bước: Một là, dùng điều kiện bội giao để đưa ra phương trình hàm nhiều biến đối với các hàm nguyên f1 ,.
Hai là, chứng minh nghiệm của phương trình có dạng (f1 ,. , γgN +1 ), trong đó γ là hàm nguyên không có không điểm. Từ đó, chúng tôi có nhận xét rằng: Phương trình hàm P (f ) = P (g) (P (f1 ,. , gN +1 )) gắn bó mật thiết với vấn đề xác định duy nhất hàm phân hình (đường cong chỉnh hình không suy biến tuyến tính).
Có thể nói rằng: mỗi tập xác định duy nhất (theo hướng thứ hai) đều nảy sinh vấn đề duy nhất nghiệm của phương trình hàm P (f ) = P (g) và ngược lại. Từ đây, nảy sinh hai câu hỏi. Câu hỏi 1: Vấn đề vô nghiệm, có nghiệm, có hữu hạn nghiệm, có nghiệm 5 duy nhất, mô tả nghiệm,. của phương trình hàm P (f ) = Q(g) liên quan đến ảnh ngược của các tập đối với hàm phân hình như thế nào? Câu hỏi 2: Vấn đề vô nghiệm, có nghiệm, có hữu hạn nghiệm, có nghiệm duy nhất, mô tả nghiệm,.
của phương trình hàm nhiều biến đối với các hàm nguyên P (f1 ,. , gN +1 ) liên quan đến ảnh ngược của các siêu mặt đối với đường cong chỉnh hình như thế nào? Hai câu hỏi trên có liên quan đến vấn đề nghiên cứu của F. Trong [26] có nhắc lại câu hỏi sau đây của C. Yang: "Cho f1 , f2 là hai đa thức phức, S = {−1, 1} và f1−1 (S) = f2−1 (S).
Khi đó f1 = f2 hoặc f1 = −f2 ?" Câu hỏi của C.Yang đã được giải quyết trong [36].
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Lê Quang Ninh (2017). Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Sư phạm - Đại học Thái Nguyên]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/ve-su-xac-dinh-ham-va-anh-xa-chinh-hinh-qua-dieu-kien-anh-nguoc-cua-tap-hop
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ngược của tập hợp điểm la tiến sĩ. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Sư phạm - Đại học Thái Nguyên. Năm bảo vệ: 2017.
Luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" thuộc chuyên ngành Toán Giải tích. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" có bao nhiêu trang?
Luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" có 93 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Về sự xác định hàm và ánh xạ chỉnh hình qua điều kiện ảnh ng" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.