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对称秩的派生范畴与奇异范畴的Calabi-Yau结构

系统与控制 2025-12-04 v1 系统与控制

摘要

我们在交换Gorenstein环R上的对称秩 Λ\Lambda 的派生范畴与奇异范畴上构建左右Calabi-Yau结构。为此,我们首先通过将Amiot对Verdier商的Calabi-Yau结构提升到dg层次来构造R上的Calabi-Yau结构。随后我们证明了在R与基本域k之间的基变换性质之间的关系。结果表明,与第一个作者与Iyama构建的弱Calabi-Yau结构相比,与 Λ\Lambda 关联的dg奇异范畴上存在右Calabi-Yau结构。我们还展示了在 Λ\Lambda 的dg有界派生范畴上存在左Calabi-Yau结构。这一结果是Brav和Dyckerhoff结果的非交换推广。通过将与 Λ\Lambda 关联的右Calabi-Yau结构与Keller和第二位作者的结构定理相结合,我们推导出在适当假设下,Λ\Lambda 关联的奇异范畴在三角等价于Amiot意义上的广义簇类范畴。

关键词

引用

@article{arxiv.2512.03835,
  title  = {Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for UAV-Assisted 5G Network Slicing: A Comparative Study of MAPPO, MADDPG, and MADQN},
  author = {Ghoshana Bista and Abbas Bradai and Emmanuel Moulay and Abdulhalim Dandoush},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2512.03835},
  year   = {2025}
}

备注

19 pages, 13 figures. Under review for journal submission