Adhesive and quasiadhesive categories provide a general framework for the study of algebraic graph rewriting systems. In a quasiadhesive category any two regular subobjects have a join which is again a regular subobject. Vice versa, if regular monos are adhesive, then the existence of a regular join for any pair of regular subobjects entails quasiadhesivity. It is also known (quasi)adhesive categories can be embedded in a Grothendieck topos via a functor preserving pullbacks and pushouts along (regular) monomorphisms. In this paper we extend these results to $\mathcal{M}, \mathcal{N}$-adhesive categories, a concept recently introduced to generalize the notion of (quasi)adhesivity. We introduce the notion of $\mathcal{N}$-adhesive morphism, which allows us to express $\mathcal{M}, \mathcal{N}$-adhesivity as a condition on the subobjects's posets. Moreover, $\mathcal{N}$-adhesive morphisms allows us to show how an $\mathcal{M},\mathcal{N}$-adhesive category can be embedded into a Grothendieck topos, preserving pullbacks and $\mathcal{M}, \mathcal{N}$-pushouts.


翻译:黏合范畴与拟黏合范畴为代数图重写系统的研究提供了通用框架。在拟黏合范畴中,任意两个正则子对象均存在并运算且结果仍为正则子对象。反之,若正则单态射具有黏合性,则任意正则子对象对的正则并存在性可推出拟黏合性。已知(拟)黏合范畴可通过保持(正则)单态射的拉回与推出之函子嵌入至格罗滕迪克拓扑斯。本文将这些结论推广至 $\mathcal{M}, \mathcal{N}$-黏合范畴——这一新近引入用于泛化(拟)黏合性概念的概念。我们引入 $\mathcal{N}$-黏合态射的概念,据此可将 $\mathcal{M}, \mathcal{N}$-黏合性表述为子对象偏序集上的条件。此外,利用 $\mathcal{N}$-黏合态射可证明 $\mathcal{M},\mathcal{N}$-黏合范畴可通过保持拉回与 $\mathcal{M}, \mathcal{N}$-推出的函子嵌入格罗滕迪克拓扑斯。

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
10+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
8+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员