DOCSLIB.ORG

Metric Geometry in a Tame Setting

Total Page：16

File Type：pdf, Size：1020Kb

Download full-text PDF Read full-text

Load more

University of California

Los Angeles

Metric Geometry in a Tame Setting

A dissertation submitted in partial satisfaction

of the requirements for the degree

Doctor of Philosophy in Mathematics by

Erik Walsberg

2015

  • c
  • ꢀ Copyright by

Erik Walsberg
2015

Abstract of the Dissertation

Metric Geometry in a Tame Setting

by

Erik Walsberg

Doctor of Philosophy in Mathematics
University of California, Los Angeles, 2015 Professor Matthias J. Aschenbrenner, Chair

We prove basic results about the topology and metric geometry of metric spaces which are

definable in o-minimal expansions of ordered fields. ii
The dissertation of Erik Walsberg is approved.
Yiannis N. Moschovakis Chandrashekhar Khare
David Kaplan
Matthias J. Aschenbrenner, Committee Chair

University of California, Los Angeles
2015

iii

To Sam.

iv

Table of Contents

1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

2 Conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Metric Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3.1 Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Maps Between Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Covers and Packing Inequalities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1 The 5r-covering Lemma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

7899

3.3.2 Doubling Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.4 Hausdorff Measures and Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.4.1 Hausdorff Measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.4.2 Hausdorff Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.5 Topological Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.6 Left-Invariant Metrics on Groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.7 Reductions, Ultralimits and Limits of Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . 16
3.7.1 Reductions of Λ-valued Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.7.2 Ultralimits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.7.3 GH-Convergence and GH-Ultralimits . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.7.4 Asymptotic Cones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.7.5 Tangent Cones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.7.6 Conical Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.8 Normed Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

4 T-Convexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.1 T-convex Structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2 The (K, O)-approximation Lemma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.3 Imaginaries in Real Closed Valued Fields . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.4 Uniform Limits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

5 Definition and Examples of Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . 30

5.1 Definable Sets with Euclidean Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.2 Products, Sums and Cones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
5.2.1 Products . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

v

5.2.2 Disjoint Sums and Wedge Sums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.2.3 The Euclidean Cone over a Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . 31
5.3 Snowflakes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.3.1 Infinite Hausdorff Measure and Dimension . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.4 Metrics Defined using the Logarithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.4.1 Hyperbolic Space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5.4.2 The Hyperbolic Cone over a Definable Metric Space . . . . . . . . . . 34 5.4.3 Noncompact Symmetric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.4.4 Hilbert Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.4.5 Approximate Ultrametrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.4.6 Multiplicative Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.5 Carnot Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.6 Euclidean Groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.7 Metrics Associated To Definable Families . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.7.1 Hausdorff Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.7.2 Metric Associated To Definable Families of Functions . . . . . . . . . 37 5.7.3 Examples constructed using the CLR-volume Theorem . . . . . . . . 37
5.8 Definable Metrics with Noneuclidean Topology . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.8.1 Discrete Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 5.8.2 A Definable Metric Space with Cantor Rank 1 . . . . . . . . . . . . . 39 5.8.3 Metric Spaces Associated to Definable Simplicial Complexes . . . . . 39 5.8.4 Cayley Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.9 Subriemannian Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

6 O-minimal Lemmas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

6.1 Generic Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 6.2 Hausdorff Limits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 6.3 One-Variable Definable Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 6.4 A Polynomial Volume Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

7 Basics on Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

7.1 Definable Completeness And Compactness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 7.2 The Definable Completion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

8 Gromov-Hausdorff Limits of Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . 57

8.1 Uniqueness of GH-Limits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

vi

8.2 GH-Limits and Pointwise Limits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

9 Topology of Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

9.1 Definably Separable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 9.2 A Definable Compactification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 9.3 Covering Definably Compact Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 9.4 Product Structure of General Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . 72 9.5 Topological Dimension of Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . 74

10 Metric Geometry of Definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

10.1 A Lower Bound on d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 10.2 Upper Bounds on d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 10.3 Fine Hausdorff Dimension and Hausdorff Dimension . . . . . . . . . . . . . . 83
10.3.1 Fine Hausdorff Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

10.3.2 Hausdorff Dimension and Fine Hausdorff Dimension of Definable Met-

ric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
10.4 Tangent Cones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 10.5 Semilinear Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 10.6 Doubling Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

¯

11 Ran-definable Metric Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

11.1 The CLR Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 11.2 Tangent Cones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 11.3 Hausdorff Dimension . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 11.4 Weak Precompactness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

12 GH-limits of Semialgebraic Families of Metric Spaces . . . . . . . . . . . . 103

12.1 Definability of GH-limits of Sequences of Elements of X . . . . . . . . . . . . 103 12.2 Further Results on GH-limits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 12.3 GH-ultralimits of Sequences of Elements of X . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
12.3.1 Applications of Weak Precompactness . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

13 Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

vii

Acknowledgments

I must thank many people. I thank my parents, for support. Thanks to my mother for pointing out the math books in the Tempe public library. I thank my advisor, Matthias Aschenbrenner, for greatly improving my writing, for allowing me to pursue my own ideas, and for tolerating a far-from-ideal student. Thanks to Samantha Xu for telling me to ignore the audience. I would like to thank my professors at ASU: Matthias Kawski, John Quigg and Jack Spielberg. I would like to thank Wayne Raskind for telling me to apply to UCLA. Thanks to my professors in Budapest: to Gabor Elek for his teaching and to Mikl´os Erd´elyiSzabo´ for his model theory class (this is all his fault). Thanks to Yiannis Moschovakis for the gift of a computer on which much of this thesis was written. Thanks to the logic group at UCLA. Thanks to Sherwood Hachtman and Siddharth Bhaskar. I thank the logic group in Urbana for hospitality during Fall 2014. I thank Deirdre Haskell and Ehud Hrushovksi for useful conversations concerning the material in Chapter 11. Thanks to Bill Chen for games of ping pong and badminton. Thanks to Ashay Burungale for the movies. Thanks to Paul

White, for thirteen years of friendship. Thanks to Ben Hayes and Stephanie Lewkiewicz.

Thanks Alan Mackey for uniting our powers. Thanks to all the friends I had in the UCLA math department, too many to name. For five years you made this place home.

viii

Vita

  • 2006-2010
  • B.S. in Mathematics at Arizona State University.

ix

CHAPTER 1 Introduction

In this chapter we assume that R is an o-minimal expansion of the real field. By “definable” we mean “R-definable, possibly with parameters from R”. Much of our work is done over

Recommended publications
  • Completeness in Quasi-Pseudometric Spaces—A Survey

    Completeness in Quasi-Pseudometric Spaces—A Survey

    mathematics Article Completeness in Quasi-Pseudometric Spaces—A Survey ¸StefanCobzas Faculty of Mathematics and Computer Science, Babe¸s-BolyaiUniversity, 400 084 Cluj-Napoca, Romania; [email protected] Received:17 June 2020; Accepted: 24 July 2020; Published: 3 August 2020 Abstract: The aim of this paper is to discuss the relations between various notions of sequential completeness and the corresponding notions of completeness by nets or by filters in the setting of quasi-metric spaces. We propose a new definition of right K-Cauchy net in a quasi-metric space for which the corresponding completeness is equivalent to the sequential completeness. In this way we complete some results of R. A. Stoltenberg, Proc. London Math. Soc. 17 (1967), 226–240, and V. Gregori and J. Ferrer, Proc. Lond. Math. Soc., III Ser., 49 (1984), 36. A discussion on nets defined over ordered or pre-ordered directed sets is also included. Keywords: metric space; quasi-metric space; uniform space; quasi-uniform space; Cauchy sequence; Cauchy net; Cauchy filter; completeness MSC: 54E15; 54E25; 54E50; 46S99 1. Introduction It is well known that completeness is an essential tool in the study of metric spaces, particularly for fixed points results in such spaces. The study of completeness in quasi-metric spaces is considerably more involved, due to the lack of symmetry of the distance—there are several notions of completeness all agreing with the usual one in the metric case (see [1] or [2]). Again these notions are essential in proving fixed point results in quasi-metric spaces as it is shown by some papers on this topic as, for instance, [3–6] (see also the book [7]).
  • Analysis in Metric Spaces Mario Bonk, Luca Capogna, Piotr Hajłasz, Nageswari Shanmugalingam, and Jeremy Tyson

    Analysis in Metric Spaces Mario Bonk, Luca Capogna, Piotr Hajłasz, Nageswari Shanmugalingam, and Jeremy Tyson

    Analysis in Metric Spaces Mario Bonk, Luca Capogna, Piotr Hajłasz, Nageswari Shanmugalingam, and Jeremy Tyson study of quasiconformal maps on such boundaries moti- The authors of this piece are organizers of the AMS vated Heinonen and Koskela [HK98] to axiomatize several 2020 Mathematics Research Communities summer aspects of Euclidean quasiconformal geometry in the set- conference Analysis in Metric Spaces, one of five ting of metric measure spaces and thereby extend Mostow’s topical research conferences offered this year that are work beyond the sub-Riemannian setting. The ground- focused on collaborative research and professional breaking work [HK98] initiated the modern theory of anal- development for early-career mathematicians. ysis on metric spaces. Additional information can be found at https://www Analysis on metric spaces is nowadays an active and in- .ams.org/programs/research-communities dependent field, bringing together researchers from differ- /2020MRC-MetSpace. Applications are open until ent parts of the mathematical spectrum. It has far-reaching February 15, 2020. applications to areas as diverse as geometric group the- ory, nonlinear PDEs, and even theoretical computer sci- The subject of analysis, more specifically, first-order calcu- ence. As a further sign of recognition, analysis on met- lus, in metric measure spaces provides a unifying frame- ric spaces has been included in the 2010 MSC classifica- work for ideas and questions from many different fields tion as a category (30L: Analysis on metric spaces). In this of mathematics. One of the earliest motivations and ap- short survey, we can discuss only a small fraction of areas plications of this theory arose in Mostow’s work [Mos73], into which analysis on metric spaces has expanded.
  • Nonpositive Curvature and the Ptolemy Inequality

    Nonpositive Curvature and the Ptolemy Inequality

    Zurich Open Repository and Archive University of Zurich Main Library Strickhofstrasse 39 CH-8057 Zurich www.zora.uzh.ch Year: 2007 Nonpositive curvature and the Ptolemy inequality Foertsch, T ; Lytchak, A ; Schroeder, Viktor Abstract: We provide examples of nonlocally, compact, geodesic Ptolemy metric spaces which are not uniquely geodesic. On the other hand, we show that locally, compact, geodesic Ptolemy metric spaces are uniquely geodesic. Moreover, we prove that a metric space is CAT(0) if and only if it is Busemann convex and Ptolemy. DOI: https://doi.org/10.1093/imrn/rnm100 Posted at the Zurich Open Repository and Archive, University of Zurich ZORA URL: https://doi.org/10.5167/uzh-21536 Journal Article Published Version Originally published at: Foertsch, T; Lytchak, A; Schroeder, Viktor (2007). Nonpositive curvature and the Ptolemy inequality. International Mathematics Research Notices, 2007(rnm100):online. DOI: https://doi.org/10.1093/imrn/rnm100 Foertsch, T., A. Lytchak, and V. Schroeder. (2007) “Nonpositive Curvature and the Ptolemy Inequality,” International Mathematics Research Notices, Vol. 2007, Article ID rnm100, 15 pages. doi:10.1093/imrn/rnm100 Nonpositive Curvature and the Ptolemy Inequality Thomas Foertsch1, Alexander Lytchak1, Viktor Schroeder2 1Universitat¨ Bonn, Mathematisches Institut, Beringstr. 1, 53115 Bonn, Germany, and 2Universitat¨ Zurich¨ , Institut fur¨ Mathematik, Winterthurerstr. 190, 8057 Zurich¨ , Switzerland Correspondence to be sent to: Thomas Foertsch, Universitat¨ Bonn, Mathematisches Institut, Beringstr. 1, 53115 Bonn, Germany. e-mail: [email protected] We provide examples of nonlocally, compact, geodesic Ptolemy metric spaces which are not uniquely geodesic. On the other hand, we show that locally, compact, geodesic Ptolemy metric spaces are uniquely geodesic.
  • Arxiv:0803.2592V3 [Math.GR] 29 Jan 2010 F)I N Nyi Vr Isometric Every If Only and If (FH) Taeyfrpoigsao’ Eutadterm

    Arxiv:0803.2592V3 [Math.GR] 29 Jan 2010 F)I N Nyi Vr Isometric Every If Only and If (FH) Taeyfrpoigsao’ Eutadterm

    FIXED POINT PROPERTIES IN THE SPACE OF MARKED GROUPS YVES STALDER Abstract. We explain, following Gromov, how to produce uniform isometric actions of groups starting from isometric actions without fixed point, using common ultralimits techniques. This gives in particular a simple proof of a result by Shalom: Kazhdan’s property (T) defines an open subset in the space of marked finitely generated groups. 1. Introduction In this expository note, we are interested in groups whose actions on some particular kind of spaces always have (global) fixed points. Definition 1.1. Let G be a (discrete) group. We say that G has: – Serre’s Property (FH), if any isometric G-action on an affine Hilbert space has a fixed point [HV89, Chap 4]; – Serre’s Property (FA), if any G-action on a simplicial tree (by automorphisms and without inversion) has a fixed point [Ser77, Chap I.6]; – Property (FRA), if if any isometric G-action on a complete R-tree has a fixed point [HV89, Chap 6.b]. These definitions extend to topological groups: one has then to require the actions to be continuous. Such properties give information about the structure of the group G. Serre proved that a countable group has Property (FA) if and only if (i) it is finitely generated, (ii) it has no infinite cyclic quotient, and (iii) it is not an amalgam [Ser77, Thm I.15]. Among locally compact, second countable groups, Guichardet and Delorme proved that Property (FH) is equivalent to Kazhdan’s Property (T) [Gui77, Del77]. Kazhdan groups are known to be compactly generated and to have a compact abelianization; see e.g.
  • Arxiv:2006.03419V2 [Math.GM] 3 Dec 2020 H Eain Ewe Opeeesadteeitneo fixe of [ Existence [7]

    Arxiv:2006.03419V2 [Math.GM] 3 Dec 2020 H Eain Ewe Opeeesadteeitneo fixe of [ Existence [7]

    COMPLETENESS IN QUASI-PSEUDOMETRIC SPACES – A SURVEY S. COBZAS¸ Abstract. The aim of this paper is to discuss the relations between various notions of se- quential completeness and the corresponding notions of completeness by nets or by filters in the setting of quasi-metric spaces. We propose a new definition of right K-Cauchy net in a quasi-metric space for which the corresponding completeness is equivalent to the sequential completeness. In this way we complete some results of R. A. Stoltenberg, Proc. London Math. Soc. 17 (1967), 226–240, and V. Gregori and J. Ferrer, Proc. Lond. Math. Soc., III Ser., 49 (1984), 36. A discussion on nets defined over ordered or pre-ordered directed sets is also included. Classification MSC 2020: 54E15 54E25 54E50 46S99 Key words: metric space, quasi-metric space, uniform space, quasi-uniform space, Cauchy sequence, Cauchy net, Cauchy filter, completeness 1. Introduction It is well known that completeness is an essential tool in the study of metric spaces, particularly for fixed points results in such spaces. The study of completeness in quasi-metric spaces is considerably more involved, due to the lack of symmetry of the distance – there are several notions of completeness all agreing with the usual one in the metric case (see [18] or [6]). Again these notions are essential in proving fixed point results in quasi-metric spaces as it is shown by some papers on this topic as, for instance, [4], [10], [16], [21] (see also the book [1]). A survey on the relations between completeness and the existence of fixed points in various circumstances is given in [7].
  • General Topology

    General Topology

    General Topology Tom Leinster 2014{15 Contents A Topological spaces2 A1 Review of metric spaces.......................2 A2 The definition of topological space.................8 A3 Metrics versus topologies....................... 13 A4 Continuous maps........................... 17 A5 When are two spaces homeomorphic?................ 22 A6 Topological properties........................ 26 A7 Bases................................. 28 A8 Closure and interior......................... 31 A9 Subspaces (new spaces from old, 1)................. 35 A10 Products (new spaces from old, 2)................. 39 A11 Quotients (new spaces from old, 3)................. 43 A12 Review of ChapterA......................... 48 B Compactness 51 B1 The definition of compactness.................... 51 B2 Closed bounded intervals are compact............... 55 B3 Compactness and subspaces..................... 56 B4 Compactness and products..................... 58 B5 The compact subsets of Rn ..................... 59 B6 Compactness and quotients (and images)............. 61 B7 Compact metric spaces........................ 64 C Connectedness 68 C1 The definition of connectedness................... 68 C2 Connected subsets of the real line.................. 72 C3 Path-connectedness.......................... 76 C4 Connected-components and path-components........... 80 1 Chapter A Topological spaces A1 Review of metric spaces For the lecture of Thursday, 18 September 2014 Almost everything in this section should have been covered in Honours Analysis, with the possible exception of some of the examples. For that reason, this lecture is longer than usual. Definition A1.1 Let X be a set. A metric on X is a function d: X × X ! [0; 1) with the following three properties: • d(x; y) = 0 () x = y, for x; y 2 X; • d(x; y) + d(y; z) ≥ d(x; z) for all x; y; z 2 X (triangle inequality); • d(x; y) = d(y; x) for all x; y 2 X (symmetry).
  • Metric Spaces We Have Talked About the Notion of Convergence in R

    Metric Spaces We Have Talked About the Notion of Convergence in R

    Mathematics Department Stanford University Math 61CM – Metric spaces We have talked about the notion of convergence in R: Definition 1 A sequence an 1 of reals converges to ` R if for all " > 0 there exists N N { }n=1 2 2 such that n N, n N implies an ` < ". One writes lim an = `. 2 ≥ | − | With . the standard norm in Rn, one makes the analogous definition: k k n n Definition 2 A sequence xn 1 of points in R converges to x R if for all " > 0 there exists { }n=1 2 N N such that n N, n N implies xn x < ". One writes lim xn = x. 2 2 ≥ k − k One important consequence of the definition in either case is that limits are unique: Lemma 1 Suppose lim xn = x and lim xn = y. Then x = y. Proof: Suppose x = y.Then x y > 0; let " = 1 x y .ThusthereexistsN such that n N 6 k − k 2 k − k 1 ≥ 1 implies x x < ", and N such that n N implies x y < ". Let n = max(N ,N ). Then k n − k 2 ≥ 2 k n − k 1 2 x y x x + x y < 2" = x y , k − kk − nk k n − k k − k which is a contradiction. Thus, x = y. ⇤ Note that the properties of . were not fully used. What we needed is that the function d(x, y)= k k x y was non-negative, equal to 0 only if x = y,symmetric(d(x, y)=d(y, x)) and satisfied the k − k triangle inequality.
  • Tive Hull of a T0 -Ultra-Quasi-Metric Space Hans-Peter A. Künzi Hans

    Tive Hull of a T0 -Ultra-Quasi-Metric Space Hans-Peter A. Künzi Hans

    The ultra-quasi-metrically injec- tive hull of a T0-ultra-quasi-metric space Hans-Peter A. K¨unzi [email protected] Olivier Olela Otafudu [email protected] Department of Mathematics and Applied Mathematics, University of Cape Town, Rondebosch 7701, South Africa 1 Let X be a set and u : X × X ! [0; 1) be a function mapping into the set [0; 1) of non-negative reals. Then u is an ultra-quasi-pseudometric on X if (i) u(x; x) = 0 for all x 2 X; and (ii) u(x; z) ≤ maxfu(x; y); u(y; z)g when- ever x; y; z 2 X: Note that the so-called conjugate u−1 of u, where u−1(x; y) = u(y; x) whenever x; y 2 X; is an ultra-quasi-pseudometric, too. The set of open balls ffy 2 X : u(x; y) < ϵg : x 2 X; ϵ > 0g yields a base for the topology τ(u) in- duced by u on X: If u also satisfies the condition (iii) for any x; y 2 X; u(x; y) = 0 = u(y; x) implies that x = y; then u is called a T0-ultra-quasi-metric. 2 Observe that then us = u _ u−1 is an ultra-metric on X: We next define a canonical T0-ultra-quasi- metric on [0; 1): Example 1 Let X = [0; 1) be equipped with n(x; y) = x if x; y 2 X and x > y; and n(x; y) = 0 if x; y 2 X and x ≤ y: It is easy to check that (X; n) is a T0- ultra-quasi-metric space.
  • Discrete Geometric Homotopy Theory and Critical Values of Metric Spaces Leonard Duane Wilkins Lwilkin2@Utk.Edu

    Discrete Geometric Homotopy Theory and Critical Values of Metric Spaces Leonard Duane Wilkins [email protected]

    View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk brought to you by CORE provided by University of Tennessee, Knoxville: Trace University of Tennessee, Knoxville Trace: Tennessee Research and Creative Exchange Doctoral Dissertations Graduate School 5-2011 Discrete Geometric Homotopy Theory and Critical Values of Metric Spaces Leonard Duane Wilkins [email protected] Recommended Citation Wilkins, Leonard Duane, "Discrete Geometric Homotopy Theory and Critical Values of Metric Spaces. " PhD diss., University of Tennessee, 2011. https://trace.tennessee.edu/utk_graddiss/1039 This Dissertation is brought to you for free and open access by the Graduate School at Trace: Tennessee Research and Creative Exchange. It has been accepted for inclusion in Doctoral Dissertations by an authorized administrator of Trace: Tennessee Research and Creative Exchange. For more information, please contact [email protected]. To the Graduate Council: I am submitting herewith a dissertation written by Leonard Duane Wilkins entitled "Discrete Geometric Homotopy Theory and Critical Values of Metric Spaces." I have examined the final electronic copy of this dissertation for form and content and recommend that it be accepted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, with a major in Mathematics. Conrad P. Plaut, Major Professor We have read this dissertation and recommend its acceptance: James Conant, Fernando Schwartz, Michael Guidry Accepted for the Council: Dixie L. Thompson Vice Provost and Dean of the Graduate School (Original signatures are on file with official student records.) To the Graduate Council: I am submitting herewith a dissertation written by Leonard Duane Wilkins entitled \Discrete Geometric Homotopy Theory and Critical Values of Metric Spaces." I have examined the final electronic copy of this dissertation for form and content and recommend that it be accepted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, with a major in Mathematics.
  • Distance Metric Learning, with Application to Clustering with Side-Information

    Distance Metric Learning, with Application to Clustering with Side-Information

    Distance metric learning, with application to clustering with side-information Eric P. Xing, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan and Stuart Russell University of California, Berkeley Berkeley, CA 94720 epxing,ang,jordan,russell ¡ @cs.berkeley.edu Abstract Many algorithms rely critically on being given a good metric over their inputs. For instance, data can often be clustered in many “plausible” ways, and if a clustering algorithm such as K-means initially fails to find one that is meaningful to a user, the only recourse may be for the user to manually tweak the metric until sufficiently good clusters are found. For these and other applications requiring good metrics, it is desirable that we provide a more systematic way for users to indicate what they con- sider “similar.” For instance, we may ask them to provide examples. In this paper, we present an algorithm that, given examples of similar (and, if desired, dissimilar) pairs of points in ¢¤£ , learns a distance metric over ¢¥£ that respects these relationships. Our method is based on posing met- ric learning as a convex optimization problem, which allows us to give efficient, local-optima-free algorithms. We also demonstrate empirically that the learned metrics can be used to significantly improve clustering performance. 1 Introduction The performance of many learning and datamining algorithms depend critically on their being given a good metric over the input space. For instance, K-means, nearest-neighbors classifiers and kernel algorithms such as SVMs all need to be given good metrics that
  • Non-Positive Curvature and the Ptolemy Inequality 11

    Non-Positive Curvature and the Ptolemy Inequality 11

    NON-POSITIVE CURVATURE AND THE PTOLEMY INEQUALITY THOMAS FOERTSCH, ALEXANDER LYTCHAK, VIKTOR SCHROEDER1 Abstract. We provide examples of non-locally compact geodesic Pto- lemy metric spaces which are not uniquely geodesic. On the other hand, we show that locally compact, geodesic Ptolemy metric spaces are uniquely geodesic. Moreover, we prove that a metric space is CAT(0) if and only if it is Busemann convex and Ptolemy. 1. Introduction A metric space X is called a Ptolemy metric space, if the inequality (1) jxyjjuvj ≤ jxuj jyvj + jxvj jyuj is satisfied for all x; y; u; v 2 X. Our interest in Ptolemy metric spaces originates from an analysis of bound- aries of CAT(−1)-spaces when endowed with a Bourdon or Hamenst¨adt metric. Such boundaries are indeed Ptolemy metric spaces (see [8]). Various aspects of such spaces have occasionally been studied, for instance in [5], [11], [13] and [18]. A smooth Riemannian manifold is of non-positive sectional curvature, if and only if it is locally Ptolemy, and a locally Ptolemy Finsler manifold is necessarily Riemannian (see [12] and [5]). Furthermore, CAT(0)-spaces are geodesic Ptolemy metric spaces (compare Section 2). On first consideration, these observations might suggest that for geodesic metric spaces the Ptolemy condition is some kind of non-positive curvature condition. We show that without any further conditions this is completely wrong. Theorem 1.1. Let X be an arbitrary Ptolemy space, then X can be isomet- rically embedded into a complete geodesic Ptolemy space X^ . As an application, take the four point Ptolemy space X = fx; y; m1; m2g with jxyj = 2 and all other nontrivial distances equal to 1.
  • Notes on Metric Spaces

    Notes on Metric Spaces

    Notes on Metric Spaces These notes introduce the concept of a metric space, which will be an essential notion throughout this course and in others that follow. Some of this material is contained in optional sections of the book, but I will assume none of that and start from scratch. Still, you should check the corresponding sections in the book for a possibly different point of view on a few things. The main idea to have in mind is that a metric space is some kind of generalization of R in the sense that it is some kind of \space" which has a notion of \distance". Having such a \distance" function will allow us to phrase many concepts from real analysis|such as the notions of convergence and continuity|in a more general setting, which (somewhat) surprisingly makes many things actually easier to understand. Metric Spaces Definition 1. A metric on a set X is a function d : X × X ! R such that • d(x; y) ≥ 0 for all x; y 2 X; moreover, d(x; y) = 0 if and only if x = y, • d(x; y) = d(y; x) for all x; y 2 X, and • d(x; y) ≤ d(x; z) + d(z; y) for all x; y; z 2 X. A metric space is a set X together with a metric d on it, and we will use the notation (X; d) for a metric space. Often, if the metric d is clear from context, we will simply denote the metric space (X; d) by X itself.