Do you want to publish a course? Click here

Extremal Topologies

التوبولوجيـات المتطرفـة

1693   0   4   0 ( 0 )
 Publication date 2004
  fields Mathematics
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

If X is a set, τ is not a discrete topology on X then τ is called an extremal topology if every topology which is strictly finer than τ is discrete. The main purpose of this paper is to prove an existence theorem for extremal topologies and to prove a second theorem, which determines how an extremal topology on a finite set looks. By using these two theorems we prove a counting theorem which gives the number of extremal topologies on a set with n elements.


Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية مفهوم الطوبولوجيا القصوى، حيث تُعرف الطوبولوجيا القصوى على أنها طوبولوجيا على مجموعة معينة بحيث تكون كل طوبولوجيا أدق منها طوبولوجيا منفصلة. تهدف الورقة إلى إثبات نظرية وجود للطوبولوجيا القصوى وتحديد شكل الطوبولوجيا القصوى على مجموعة محدودة. باستخدام هاتين النظريتين، يتم إثبات نظرية حسابية تعطي عدد الطوبولوجيات القصوى على مجموعة تحتوي على n عنصرًا. تبدأ الورقة بمقدمة عن الطوبولوجيا البسيطة وتقديم ليمما رياضية تساعد في بناء البرهان. ثم يتم تعريف الطوبولوجيا القصوى وإثبات وجودها على أي مجموعة تحتوي على أكثر من عنصر واحد. بعد ذلك، يتم التركيز على الطوبولوجيا القصوى على المجموعات المحدودة وإثبات أن أي طوبولوجيا قصوى على مجموعة محدودة يجب أن تكون في شكل معين. أخيرًا، يتم حساب عدد الطوبولوجيات القصوى على مجموعة تحتوي على n عنصرًا وإثبات أن أي طوبولوجيا قصوى تحتوي على 3(2^(n-2)) عنصرًا.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الورقة إضافة قيمة لمجال الطوبولوجيا، حيث تقدم مفهومًا جديدًا للطوبولوجيا القصوى وتثبت وجودها على المجموعات المحدودة. ومع ذلك، يمكن ملاحظة أن الورقة تفتقر إلى الأمثلة العملية التي يمكن أن تساعد في توضيح المفاهيم المعقدة المقدمة. كما أن البرهان الرياضي المستخدم قد يكون صعب الفهم لبعض القراء، لذا كان من الأفضل تقديم شرح أكثر تفصيلًا وخطوات أكثر وضوحًا. بالإضافة إلى ذلك، لم تتناول الورقة الطوبولوجيات القصوى على المجموعات غير المحدودة بشكل كافٍ، مما يترك مجالًا لمزيد من البحث في هذا الجانب.
Questions related to the research
  1. ما هي الطوبولوجيا القصوى؟

    الطوبولوجيا القصوى هي طوبولوجيا على مجموعة معينة بحيث تكون كل طوبولوجيا أدق منها طوبولوجيا منفصلة.

  2. ما الهدف الرئيسي من هذه الورقة؟

    الهدف الرئيسي هو إثبات نظرية وجود للطوبولوجيا القصوى وتحديد شكل الطوبولوجيا القصوى على مجموعة محدودة، بالإضافة إلى إثبات نظرية حسابية تعطي عدد الطوبولوجيات القصوى على مجموعة تحتوي على n عنصرًا.

  3. ما هي النتائج الرئيسية التي توصلت إليها الورقة؟

    النتائج الرئيسية تشمل إثبات وجود الطوبولوجيا القصوى على أي مجموعة تحتوي على أكثر من عنصر واحد، وتحديد شكل الطوبولوجيا القصوى على المجموعات المحدودة، وحساب عدد الطوبولوجيات القصوى على مجموعة تحتوي على n عنصرًا.

  4. ما هي النقاط التي يمكن تحسينها في الورقة؟

    يمكن تحسين الورقة بإضافة أمثلة عملية لتوضيح المفاهيم المعقدة، وتقديم شرح أكثر تفصيلًا للبرهان الرياضي، وتناول الطوبولوجيات القصوى على المجموعات غير المحدودة بشكل أعمق.


References used
(Willard, S. General topology (Addison-wesley, Reading, MA 1970
Papazyan, T. Extremal topologies on a semigroup, Topology and its applications 39 (1991) 229-243
rate research

Read More

The main objective of this paper is to obtain the extreme residuals based on two different ways. The first is the ordinary residuals and the second is the modified Pearson residuals. These two kinds of residuals are obtained through the above mentioned four methods of estimation.
شهد العالم منذ منتصف ثمانينات القرن العشرين تحولات سياسية واقتصادية كبيرة على المستوى العالمي شملت مناطق متعددة
Concept normalization of clinical texts to standard medical classifications and ontologies is a task with high importance for healthcare and medical research. We attempt to solve this problem through automatic SNOMED CT encoding, where SNOMED CT is o ne of the most widely used and comprehensive clinical term ontologies. Applying basic Deep Learning models, however, leads to undesirable results due to the unbalanced nature of the data and the extreme number of classes. We propose a classification procedure that features a multiple-step workflow consisting of label clustering, multi-cluster classification, and clusters-to-labels mapping. For multi-cluster classification, BioBERT is fine-tuned over our custom dataset. The clusters-to-labels mapping is carried out by a one-vs-all classifier (SVC) applied to every single cluster. We also present the steps for automatic dataset generation of textual descriptions annotated with SNOMED CT codes based on public data and linked open data. In order to cope with the problem that our dataset is highly unbalanced, some data augmentation methods are applied. The results from the conducted experiments show high accuracy and reliability of our approach for prediction of SNOMED CT codes relevant to a clinical text.

suggested questions

comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا