This work includes various proofs of cohomology vanishing for logarithmic de Rham complex of unitary local system defined on an open algebraic complex manifold, which has a projective compactification by normal crossing divisor

We study a Ginzburg--Landau model for an inhomogeneous superconductor in the singular limit as the Ginzburg--Landau parameter tends to infinity. The inhomogeneity is represented by a potential term which vanishes when the order parameter equals a given smooth function, the pinning term, which is assumed to become negative in finitely many smooth subdomains, the ''normally included'' regions. For large exterior magnetic field, we study the Gamma-limit of this inhomogeneous Ginzburg-Landau functional. The vanishing of the given smooth function near the inner boundaries imply that the associated operators are strictly but not uniformly elliptic, leading to many questions to be resolved near the boundaries of the normal regions. The method we use is an extension of many techniques including the product estimate from Sandier-Serfaty, Jacobian estimates from Jerrard-Soner and an appropriate Hodge decomposition adapted to our problem. To resolve these problems, we first study the Gamma-limit in the simpler case when the pinning term is varying but bounded below by a positive constant. Second, we consider singular limits of the three-dimensional Ginzburg-Landau functional for a superconductor with thin-film geometry, in a constant external magnetic field. The superconducting domain is multiply connected and has a small characteristic thickness, and we consider the simultaneous limit as the thickness tends to zero and the Ginzburg-Landau parameter to infinity. We do this when the applied field is strong in its components tangential to the film domain. Finally, we study the Gamma-limit of the inhomogeneous superconducting Ginzburg-Landau model with the pinning term vanishing on the boundary of the normal regions. / Thesis / Doctor of Science (PhD)

In dieser Arbeit wird die de-Rham-Kohomologie für die Quantengruppen zu den vier klassischen Serien von Lie-Gruppen bestimmt und es wird der Hodgeschen Zerlegungssatz gezeigt. Als entscheidendes Mittel wurde der Laplace-Beltrami-Operator L für Woronowicz’ äußere Algebren entwickelt. Für transzendente Werte von q und reguläre Kalkülparameter z ist L diagonalisierbar. Für die obigen Quantengruppen bestimmen wir die Eigenwerte von L, die neben q und z von zwei integralen dominanten Gewichten abhängen. Wie im klassischen Fall wird die de-Rham-Kohomologie durch harmonische Formen repräsentiert. Jedoch entspricht nur im Fall der A-Serie jeder harmonischen Form auch eine de-Rham-Kohomologieklasse. Im Falle der B-, C- und D-Serien sind biinvariante Formen nicht notwendig geschlossen. Es gilt aber, dass jede biinvariante Form harmonisch ist. Das zweite Hauptresultat ist die Hodge-Zerlegung für die Quantengruppen GLq(N) und SLq(N): Ist der Kalkülparameter z regulär, so lässt sich jede Form eindeutig zerlegen in die Summe aus einem Rand, einem Korand und einem Kohomologierepräsentanten. Ferner gilt, analog zum klassischen Fall, dass die folgenden drei Formenräume übereinstimmen: die biinvarianten Formen, die harmonischen Formen und die de-Rham-Kohomologie. Für die orthogonalen und symplektischen Quantengruppen gibt es keine vollständige Hodge-Zerlegung. Nur für die Elemente, die im Bild des Laplace-Beltrami-Operators liegen, gibt es eine eindeutige Zerlegung in Rand und Korand. Für die Standardkalküle auf den Quantengruppen GLq(N) und SLq(N) wird die Größe von Woronowicz’ äußerer Algebra bestimmt. Es wird gezeigt, dass der Raum der linksinvarianten k-Formen (N² über k)-dimensional ist. Die Algebra der biinvarianten Formen ist graduiert kommutativ. Ihre Poincaré-Reihe ist (1+t)(1+t³) ... (1+t^(2N-1)). Biinvariante Formen sind geschlossen. / Consider one of the standard bicovariant first order differential calculi for the quantum groups GLq(N), SLq(N), SOq(N), or SPq(N), where q is a transcendental complex number. It is shown that the de Rham cohomology of Woronowicz' external algebra coincides with the de Rham cohomologies of its left-invariant, its right-invariant and its bi-invariant subcomplexes. In the cases GLq(N) and SLq(N), the cohomology ring is isomorphic to the left-invariant external algebra and to the vector space of harmonic forms. We prove a Hodge decomposition theorem in these cases. The main technical tool is the spectral decomposition of the quantum Laplace-Beltrami operator. As in the classical case all three spaces of differential forms coincide: bi- invariant forms, harmonic forms and the de-Rham-cohomology. For orthog- onal and symplectic quantum groups there is no complete Hodge decompo- sition. In case of the standard calculi on the quantum groups GLq(N) and SLq(N), the size of exterior algebra is computed. The space of left-invariant k-forms has dimension C(N², k) (binomial coefficient). The algebra of bi-invariant forms is graded commutative with Poincaré series (1+t)(1+t³) ... (1+t^(2N-1)). Bi-invariant forms are closed.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(人間・環境学) / 甲第22521号 / 人博第924号 / 新制||人||221(附属図書館) / 2019||人博||924(吉田南総合図書館) / 京都大学大学院人間・環境学研究科共生人間学専攻 / (主査)准教授 木坂 正史, 教授 角 大輝, 教授 足立 匡義 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Human and Environmental Studies / Kyoto University / DFAM

This paper is an examination of the theory of discrete complex analysis that arises from the framework of a planar cell complex. Construction of this theory is largely integration-based. A combination of two cell complexes, the double and its associated diamond complex, allows for the development of a discrete Cauchy Integral Formula. / Master of Science

Quantification of cardiac left ventricular (LV) motion from medical images provides a non-invasive method for diagnosing cardiovascular disease (CVD). The proposed study continues our group\'s line of research in quantification of LV motion by applying optical flow (OF) techniques to quantify LV motion in gated Rubidium Chloride-82Rb (82Rb) and Fluorodeoxyglucose-18F (FDG) PET image sequences. The following challenges arise from this work: (i) the motion vector field (MVF) should be made as accurate as possible to maximise sensitivity and specificity; (ii) the MVF is large and composed of 3D vectors in 3D space, making visual extraction of information for medical diagnosis dffcult by human observers. Approaches to improve the accuracy of motion quantification were developed. While the volume of interest is the region of the MVF corresponding to the LV myocardium, non-zero values of motion exist outside this volume due to artefacts in the motion detection method or from neighbouring structures, such as the right ventricle. Improvements in accuracy can be obtained by segmenting the LV and setting the MVF to zero outside the LV. The LV myocardium was automatically segmented in short-axis slices using the Hough circle transform to provide an initialisation to the distance regularised level set evolution algorithm. Our segmentation method attained Dice similarity measure of 93.43% when tested over 395 FDG slices, compared with manual segmentation. Strategies for improving OF performance at motion boundaries were investigated using spatially varying averaging filters, applied to synthetic image sequences. Results showed improvements in motion quantification accuracy using these methods. Kinetic Energy Index (KEf), an indicator of cardiac motility, was used to assess 63 individuals with normal and altered/low cardiac function from a 82Rb PET image database. Sensitivity and specificity tests were performed to evaluate the potential of KEf as a classifier of cardiac function, using LV ejection fraction as gold standard. A receiver operating characteristics curve was constructed, which provided an area under the curve of 0.906. Analysis of LV motion can be simplified by visualisation of directional motion field components, namely radial, rotational (or circumferential) and linear, obtained through automated decomposition. The Discrete Helmholtz Hodge Decomposition (DHHD) was used to generate these components in an automated manner, with a validation performed using synthetic cardiac motion fields from the Extended Cardiac Torso phantom. Finally, the DHHD was applied to OF fields from gated FDG images, allowing an analysis of directional components from an individual with normal cardiac function and a patient with low function and a pacemaker fitted. Motion field quantification from PET images allows the development of new indicators to diagnose CVDs. The ability of these motility indicators depends on the accuracy of the quantification of movement, which in turn can be determined by characteristics of the input images, such as noise. Motion analysis provides a promising and unprecedented approach to the diagnosis of CVDs. / A quantificação do movimento cardíaco do ventrículo esquerdo (VE) a partir de imagens médicas fornece um método não invasivo para o diagnóstico de doenças cardiovasculares (DCV). O estudo aqui proposto continua na mesma linha de pesquisa do nosso grupo sobre quantificação do movimento do VE por meio de técnicas de fluxo óptico (FO), aplicando estes métodos para quantificar o movimento do VE em sequências de imagens associadas às substâncias de cloreto de rubídio-82Rb (82Rb) e fluorodeoxiglucose-18F (FDG) PET. Com a extração dos campos vetoriais surgiram os seguintes desafios: (i) o campo vetorial de movimento (motion vector field, MVF) deve ser feito da forma mais precisa possível para maximizar a sensibilidade e especificidade; (ii) o MVF é extenso e composto de vetores 3D no espaço 3D, dificultando a análise visual de informações por observadores humanos para o diagnóstico médico. Foram desenvolvidas abordagens para melhorar a precisão da quantificação de movimento, considerando que o volume de interesse seja a região do MVF correspondente ao miocárdio do VE, em que valores de movimento não nulos existem fora deste volume devido aos artefatos do método de detecção de movimento ou de estruturas vizinhas, como o ventrículo direito. As melhorias na precisão foram obtidas segmentando o VE e ajustando os valores de MVF para zero fora do VE. O miocárdio VE foi segmentado automaticamente em fatias de eixo curto usando a Transformada de Hough na detecção de círculos para fornecer uma inicialização ao algoritmo de curvas de nível, um tipo de modelo deformável. A segmentação automática do VE atingiu 93,43% de medida de similaridade Dice, quando foi testado em 395 fatias de eixo menor de FDG, comparado com a segmentação manual. Estratégias para melhorar o desempenho do algoritmo OF nas bordas de movimento foram investigadas usando spatially varying averaging filters, aplicados em seqüências de imagens sintéticas. Os resultados mostraram melhorias na precisão de quantificação de movimento utilizando estes métodos. O Índice de Energia Cinética (KEf), um indicador de motilidade cardíaca, foi utilizado para avaliar 63 sujeitos com função cardíaca normal e alterada / baixa de uma base de dados de imagens PET de 82Rb. Foram realizados testes de sensibilidade e especificidade para avaliar o potencial de KEf para classificar a função cardíaca, utilizando a fração de ejeção do VE como padrão ouro. Foi construída uma curva ROC, que proporcionou uma área sob a curva de 0,906. A análise do movimento do VE pode ser simplificada pela visualização de componentes de campo de movimento direcional, ou seja, radial, rotacional (ou circunferencial) e linear, obtidos por decomposição automatizada. A decomposição discreta de Helmholtz Hodge (DHHD) foi utilizada para gerar estes componentes de forma automatizada, com uma validação utilizando campos de movimento cardíaco sintéticos a partir do conjunto Extended Cardiac Torso Phantom. Finalmente, o método DHHD foi aplicado a campos de FO, criado a partir de imagens FDG, permitindo uma análise de componentes direcionais de um indivíduo com função cardíaca normal e um paciente com baixa função e utilizando um marca-passo. A quantificação do campo de movimento a partir de imagens PET possibilita o desenvolvimento de novos indicadores para diagnosticar DCVs. A capacidade destes indicadores de motilidade depende na precisão da quantificação de movimento que, por sua vez, pode ser determinado por características das imagens de entrada como ruído. A análise de movimento fornece um promissor e sem precedente método para o diagnóstico de DCVs.

Quantification of cardiac left ventricular (LV) motion from medical images provides a non-invasive method for diagnosing cardiovascular disease (CVD). The proposed study continues our group\'s line of research in quantification of LV motion by applying optical flow (OF) techniques to quantify LV motion in gated Rubidium Chloride-82Rb (82Rb) and Fluorodeoxyglucose-18F (FDG) PET image sequences. The following challenges arise from this work: (i) the motion vector field (MVF) should be made as accurate as possible to maximise sensitivity and specificity; (ii) the MVF is large and composed of 3D vectors in 3D space, making visual extraction of information for medical diagnosis dffcult by human observers. Approaches to improve the accuracy of motion quantification were developed. While the volume of interest is the region of the MVF corresponding to the LV myocardium, non-zero values of motion exist outside this volume due to artefacts in the motion detection method or from neighbouring structures, such as the right ventricle. Improvements in accuracy can be obtained by segmenting the LV and setting the MVF to zero outside the LV. The LV myocardium was automatically segmented in short-axis slices using the Hough circle transform to provide an initialisation to the distance regularised level set evolution algorithm. Our segmentation method attained Dice similarity measure of 93.43% when tested over 395 FDG slices, compared with manual segmentation. Strategies for improving OF performance at motion boundaries were investigated using spatially varying averaging filters, applied to synthetic image sequences. Results showed improvements in motion quantification accuracy using these methods. Kinetic Energy Index (KEf), an indicator of cardiac motility, was used to assess 63 individuals with normal and altered/low cardiac function from a 82Rb PET image database. Sensitivity and specificity tests were performed to evaluate the potential of KEf as a classifier of cardiac function, using LV ejection fraction as gold standard. A receiver operating characteristics curve was constructed, which provided an area under the curve of 0.906. Analysis of LV motion can be simplified by visualisation of directional motion field components, namely radial, rotational (or circumferential) and linear, obtained through automated decomposition. The Discrete Helmholtz Hodge Decomposition (DHHD) was used to generate these components in an automated manner, with a validation performed using synthetic cardiac motion fields from the Extended Cardiac Torso phantom. Finally, the DHHD was applied to OF fields from gated FDG images, allowing an analysis of directional components from an individual with normal cardiac function and a patient with low function and a pacemaker fitted. Motion field quantification from PET images allows the development of new indicators to diagnose CVDs. The ability of these motility indicators depends on the accuracy of the quantification of movement, which in turn can be determined by characteristics of the input images, such as noise. Motion analysis provides a promising and unprecedented approach to the diagnosis of CVDs. / A quantificação do movimento cardíaco do ventrículo esquerdo (VE) a partir de imagens médicas fornece um método não invasivo para o diagnóstico de doenças cardiovasculares (DCV). O estudo aqui proposto continua na mesma linha de pesquisa do nosso grupo sobre quantificação do movimento do VE por meio de técnicas de fluxo óptico (FO), aplicando estes métodos para quantificar o movimento do VE em sequências de imagens associadas às substâncias de cloreto de rubídio-82Rb (82Rb) e fluorodeoxiglucose-18F (FDG) PET. Com a extração dos campos vetoriais surgiram os seguintes desafios: (i) o campo vetorial de movimento (motion vector field, MVF) deve ser feito da forma mais precisa possível para maximizar a sensibilidade e especificidade; (ii) o MVF é extenso e composto de vetores 3D no espaço 3D, dificultando a análise visual de informações por observadores humanos para o diagnóstico médico. Foram desenvolvidas abordagens para melhorar a precisão da quantificação de movimento, considerando que o volume de interesse seja a região do MVF correspondente ao miocárdio do VE, em que valores de movimento não nulos existem fora deste volume devido aos artefatos do método de detecção de movimento ou de estruturas vizinhas, como o ventrículo direito. As melhorias na precisão foram obtidas segmentando o VE e ajustando os valores de MVF para zero fora do VE. O miocárdio VE foi segmentado automaticamente em fatias de eixo curto usando a Transformada de Hough na detecção de círculos para fornecer uma inicialização ao algoritmo de curvas de nível, um tipo de modelo deformável. A segmentação automática do VE atingiu 93,43% de medida de similaridade Dice, quando foi testado em 395 fatias de eixo menor de FDG, comparado com a segmentação manual. Estratégias para melhorar o desempenho do algoritmo OF nas bordas de movimento foram investigadas usando spatially varying averaging filters, aplicados em seqüências de imagens sintéticas. Os resultados mostraram melhorias na precisão de quantificação de movimento utilizando estes métodos. O Índice de Energia Cinética (KEf), um indicador de motilidade cardíaca, foi utilizado para avaliar 63 sujeitos com função cardíaca normal e alterada / baixa de uma base de dados de imagens PET de 82Rb. Foram realizados testes de sensibilidade e especificidade para avaliar o potencial de KEf para classificar a função cardíaca, utilizando a fração de ejeção do VE como padrão ouro. Foi construída uma curva ROC, que proporcionou uma área sob a curva de 0,906. A análise do movimento do VE pode ser simplificada pela visualização de componentes de campo de movimento direcional, ou seja, radial, rotacional (ou circunferencial) e linear, obtidos por decomposição automatizada. A decomposição discreta de Helmholtz Hodge (DHHD) foi utilizada para gerar estes componentes de forma automatizada, com uma validação utilizando campos de movimento cardíaco sintéticos a partir do conjunto Extended Cardiac Torso Phantom. Finalmente, o método DHHD foi aplicado a campos de FO, criado a partir de imagens FDG, permitindo uma análise de componentes direcionais de um indivíduo com função cardíaca normal e um paciente com baixa função e utilizando um marca-passo. A quantificação do campo de movimento a partir de imagens PET possibilita o desenvolvimento de novos indicadores para diagnosticar DCVs. A capacidade destes indicadores de motilidade depende na precisão da quantificação de movimento que, por sua vez, pode ser determinado por características das imagens de entrada como ruído. A análise de movimento fornece um promissor e sem precedente método para o diagnóstico de DCVs.

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霍奇排名是在近幾年才運用在排名的一種方法。在大多數現在的資料庫 中,資料庫很龐大,有些甚至會需要網路連結,而且很多會有資料不完整或 是資料不平衡的狀況。我們選擇用霍奇排名這種排名方法來處理可能會遇到 的這些困擾。 這篇論文主要目的是想用運用基本的線性代數來研究霍奇排名和推導組合霍奇理論。 / HodgeRank is a method of ranking that is new in recent years. In most of modern datasets, the amount of data is very large, some also need the internet connection, and plenty of them have the feature that incomplete or imbalanced. We use the method of HodgeRank to deal with these difficulties. This thesis is primary using elementary linear algebra to survey HodgeRank and deduce the combinatorial Hodge Theorem.