• Title/Summary/Keyword: projective

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Projective Objects in the Category of Compact Spaces and ${\sigma}Z^#$-irreducible Maps

  • Kim, Chang-il
    • 한국수학사학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.83-90
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    • 1998
  • Observing that for any compact space X, the minimal basically disconnected cover ${\bigwedge}Λ_X$ : ${\bigwedge}Λ_X{\leftrightarro}$ is ${\sigma}Z^#$-irreducible, we will show that the projective objects in the category of compact spaces and ${\sigma}Z^#$-irreducible maps are precisely basically disconnected spaces.

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DEPTH OF TOR

  • Choi, Sang-Ki
    • 대한수학회보
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    • 제37권1호
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    • pp.103-108
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    • 2000
  • Using spectral sequences we calculate the highest nonvanishing index of Tor for modules of finite projective dimension. The result is applied to compute the depth of the highest nonvanishing Tor. This is one of the cases when a problem of Auslander is positive.

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비교정 영상으로부터 왜곡을 제거한 3 차원 재구성방법 (3D reconstruction method without projective distortion from un-calibrated images)

  • 김형률;김호철;오장석;구자민;김민기
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.391-394
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    • 2005
  • In this paper, we present an approach that is able to reconstruct 3 dimensional metric models from un-calibrated images acquired by a freely moved camera system. If nothing is known of the calibration of either camera, nor the arrangement of one camera which respect to the other, then the projective reconstruction will have projective distortion which expressed by an arbitrary projective transformation. The distortion on the reconstruction is removed from projection to metric through self-calibration. The self-calibration requires no information about the camera matrices, or information about the scene geometry. Self-calibration is the process of determining internal camera parameters directly from multiply un-calibrated images. Self-calibration avoids the onerous task of calibrating cameras which needs to use special calibration objects. The root of the method is setting a uniquely fixed conic(absolute quadric) in 3D space. And it can make possible to figure out some way from the images. Once absolute quadric is identified, the metric geometry can be computed. We compared reconstruction image from calibrated images with the result by self-calibration method.

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행렬 분해 제약을 사용한 다중 영상에서의 투영 복원 (Projective Reconstruction from Multiple Images using Matrix Decomposition Constraints)

  • 안호영;박종승
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.770-783
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    • 2012
  • 본 논문에서는 다중 영상에서 추출된 특징점을 사용해서 투영 공간에서의 카메라 행렬과 3차원 정점좌표를 계산하는 방법을 제안한다. 수치적인 안정성을 위해서 특징점을 정규화한 후 복원하며 얻어지는 카메라 행렬과 3차원 정점에 대해서 비정규화한다. 카메라 행렬과 3차원 정점의 초기값을 얻기 위해서 특이값 분해기법을 사용해서 투영 깊이가 적용된 측정 행렬을 분해한다. 행렬 분해 제약을 사용하여 카메라 행렬과 3차원 정점을 투영 복원한다. 투영 복원 과정에서는 비선형 반복적 최적화 방법이 사용된다. 실험 결과 제안방법은 대체로 적절한 정확성을 얻었고 오차의 편차가 크지 않았다.

w-MATLIS COTORSION MODULES AND w-MATLIS DOMAINS

  • Pu, Yongyan;Tang, Gaohua;Wang, Fanggui
    • 대한수학회보
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    • 제56권5호
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    • pp.1187-1198
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    • 2019
  • Let R be a domain with its field Q of quotients. An R-module M is said to be weak w-projective if $Ext^1_R(M,N)=0$ for all $N{\in}{\mathcal{P}}^{\dagger}_w$, where ${\mathcal{P}}^{\dagger}_w$ denotes the class of GV-torsionfree R-modules N with the property that $Ext^k_R(M,N)=0$ for all w-projective R-modules M and for all integers $k{\geq}1$. In this paper, we define a domain R to be w-Matlis if the weak w-projective dimension of the R-module Q is ${\leq}1$. To characterize w-Matlis domains, we introduce the concept of w-Matlis cotorsion modules and study some basic properties of w-Matlis modules. Using these concepts, we show that R is a w-Matlis domain if and only if $Ext^k_R(Q,D)=0$ for any ${\mathcal{P}}^{\dagger}_w$-divisible R-module D and any integer $k{\geq}1$, if and only if every ${\mathcal{P}}^{\dagger}_w$-divisible module is w-Matlis cotorsion, if and only if w.w-pdRQ/$R{\leq}1$.

DECOMPOSITION OF SPECIAL PSEUDO PROJECTIVE CURVATURE TENSOR FIELD

  • MOHIT SAXENA;PRAVEEN KUMAR MATHUR
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제41권5호
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    • pp.989-999
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    • 2023
  • The aim of this paper is to study the projective curvature tensor field of the Curvature tensor Rijkh on a recurrent non Riemannian space admitting recurrent affine motion, which is also decomposable in the form Rijkh=Xi Yjkh, where Xi and Yjkh are non-null vector and tensor respectively. In this paper we decompose Special Pseudo Projective Curvature Tensor Field. In the sequal of decomposition we established several properties of such decomposed tensor fields. We have considered the curvature tensor field Rijkh in a Finsler space equipped with non symmetric connection and we study the decomposition of such field. In a special Pseudo recurrent Finsler Space, if the arbitrary tensor field 𝜓ij is assumed to be a covariant constant then, in view of the decomposition rule, 𝜙kh behaves as a recurrent tensor field. In the last, we have considered the decomposition of curvature tensor fields in Kaehlerian recurrent spaces and have obtained several related theorems.

다변량회귀에서 정보적 설명 변수 공간의 추정과 투영-재표본 정보적 설명 변수 공간 추정의 고찰 (Note on the estimation of informative predictor subspace and projective-resampling informative predictor subspace)

  • 유재근
    • 응용통계연구
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    • 제35권5호
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    • pp.657-666
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    • 2022
  • 정보적 설명 변수 공간은 일반적인 충분차원축소 방법들이 요구하는 가정들이 만족하지 않을 때 중심부분공간을 추정하기 위해 유용하다. 최근 Ko와 Yoo (2022)는 다변량 회귀에서 Li 등 (2008)이 제시한 투영-재표본 방법론을 사용하여 정보적 설명 변수 공간이 아닌 투영-재표본 정보적 설명 변수 공간을 새로이 정의하였다. 이 공간은 기존의 정보적 설명 변수 공간에 포함되지만 중심 부분 공간을 포함한다. 본 논문에서는 다변량 회귀에서 정보적 설명 변수 공간을 직접적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 이를 Ko와 Yoo (2022)가 제시한 방법과 이론적으로 그리고 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험에 따르면 Ko-Yoo 방법론이 본 논문에서 제시한 추정 방법보다 더 정확하게 중심 부분 공간을 추정하고, 추정값들의 변동이 적다는 측면에서 보다 더 효율적임을 알 수 있다.