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$n$ 维在 $\mathbb{C}^{2n-1}$ 中的完全交叉的对称缺陷

机器人学 2024-04-30 v1 计算机视觉与模式识别 机器学习

摘要

X,YC2n1X, Y \subset \mathbb{C}^{2n-1} 为一般位置下的 nn 维强完全交叉。在本文中,我们考虑将连接点 xXx \in X 与点 yYy \in Y 的弦的中点集合。这一集合定义为映射 Φ(x,y)=x+y2\Phi(x,y)=\frac{x+y}{2} 的像。在 XXYY 上的几何条件下,我们证明了 XXYY 的对称缺陷——即映射 Φ\Phi 的分叉集 B(X,Y)B(X,Y)——是一个代数 variety,由一个拓扑不变量刻画。我们引入一个近似 B(X,Y)B(X,Y) 的超曲面,并给出其度的数估计。此外,对于任意两个 nn 维强完全交叉 X,YC2n1X,Y\subset \mathbb{C}^{2n-1}(包括情形 X=YX=Y),我们引入 X,YX,Y 的通用对称缺陷集 B~(X,Y)\tilde{B}(X,Y),其在同胚意义下定义。

关键词

引用

@article{arxiv.2404.18926,
  title  = {Point Cloud Models Improve Visual Robustness in Robotic Learners},
  author = {Skand Peri and Iain Lee and Chanho Kim and Li Fuxin and Tucker Hermans and Stefan Lee},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18926},
  year   = {2024}
}

备注

Accepted at International Conference on Robotics and Automation, 2024