我们研究与使用6d N = 2，0 $$ \ mathcal {N} = \ left（2，\ 0 \ right）$$理论设计的Argyres-Douglas（AD）理论相对应的顶点算子代数（VOA）的各个方面。 穿刺球体上的J型。 我们将AD理论表示为（J b [k]，Y），其中J b [k]和Y分别表示不规则和规则奇点。 我们限于J b [k]没有关联的质量参数的“最小”情况，并且该理论不接受任何精确的边际变形。 推测与AD理论相对应的VOA为W-代数W k 2 d J，Y $$ {\ mathcal {W}} ^ {k_ {2d}} \ left（J，\ Y \ \ right）$ $，其中k 2 d = − h + bb + k $$ {k} _ {2d} =-h + \ frac {b} {b + k} $$，其中h是J的双Coxeter数。 我们通过证明AD理论的Schur指数与相应的VOA的真空特性相同来验证这一推测，并且Hall-Littlewood指数计算希格斯分支的希尔伯特级数。 我们还发现，对于b = h，可以将AD理论的Schur和Hall-Littlewo

相对于笔者在已发表论文中所提出的一般性方法，本文在算法上有了进一步的改善或扩展。结果表明，这些措施在保证综合效果的前提下，可以大大提高DEM的综合速度，从而为海量DEM数据的全局动态式综合提供了现实的可能性。

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道格拉斯-拉奇福德分裂 该存储库包含 Douglas-Rachford 算子分裂方法的实现，用于解决以下形式的凸优化问题 minimize f(x) + g(x) 建议的实现和测试反映了 [1] 中包含的分析。 特别是，为 f(x) 是二次的问题提供了该方法的快速版本。 算法实现的问题是： 框约束 QP L1-正则化最小二乘回归 参考 [1] P. Patrinos、L. Stella、A. Bemporad，“Douglas-Rachford Splitting：Complexity Estimates and Accelerated Variants”， [math.OC]，2014 年 9 月。第 53 届 IEEE 决策会议论文集和控制。

根据道格拉斯压缩算法的原理，使用c#语言编写窗体程序，实现坐标点的线性化

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