In summary, our results connect Tropical Geometry, Bernstein–Sato Theory, and Likelihood Geometry. The Bernstein–Sato ideal of hyperplane arrangements has recently also been studied using different methods in, , and. It turns out that in this case the object involved has already extensively been studied under a different name: it is the matroid polytope of, and Proposition 2.4 in loc. Le flux thermique gnralis est a un changement de variable pres la projection sur la seconde harmonique sphrique de la fonction de distribution. We prove this conjecture for the case of indecomposable central hyperplane arrangements, in which case it proves for complete factorizations of hyperplane arrangements. This conjecture is formulated in terms of the log-canonical threshold polytope of the tuple |$F$|. In Subsection 4.2, we formulate a conjecture related to these affine translates. Soit D une droite complexe de E et H un hyperplan ferm, supplmentaire de D dans E. Theorem 4.4 provides information on the slopes of the Bernstein–Sato variety, but not on the affine translation with which these slopes appear. Theorem 4.4 explains in a rigorous way the observations made in. ouverts) délimités par sont les ensembles et (resp.
#Projection sur un hyperplan affine plus#
Plus généralement, toutes les lignes de niveau de sont des hyperplans affines parallèles à et les demi-espaces fermés (resp. Let |$X$| be a smooth closed subvariety of the algebraic torus |$(_F)$| are incomparable in the sense that either can contain irreducible components not contained in the other one. Toute forme affine non constante est surjective et lensemble des points où une forme affine non constante sannule est un hyperplan affine de direction lhyperplan vectoriel. des varits affines de dimension croisante, dun point un hyperplan. Dans lespace dentrée-sortie (p + 1), (X, Y) représente un hyperplan. catgorique comme soit triviale soit affine ou projective sur un corps fini. Considrons maintenant un sous-espace affine de An, par exemple un hyperplan dquation a0 + a1x1 + + anxn 0.
1 Introduction Maximum likelihood estimation Comprendre la projection linéaire dans «Les éléments de lapprentissage statistique». loisiennes et non-abliennes de degr 8 dun corps de caractristique.
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