TRANG THÔNG TIN LUẬN AN TIÊN SI
Tên đề tài luận án tiên sĩ: Về lý thuyết Nevanlinna cho hình vành khuyên và vân để duy nhất
Ngành: Toán giải tích
Mã số: 9460102
Họ và tên NCS: LEUANGLITH Vilaisavanh
Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS Hà Trân Phương
Đơn vị đào tạo: Trường Đại học Sư phạm
Cơ sở đào tạo: Đại học Thái Nguyên
NHƯNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN AN
Luận án đạt được các kết quả sau:
1. Xây dựng mới các dạng Định lý cơ bản thứ nhất và Định lý cơ bản thứ hai cho đường cong chỉnh hình trên hình vành khuyên trong các trường hợp mục tiêu là các siêu mặt.
2. Xây dựng mới hai định lý duy nhất cho đường cong chỉnh hình trên hình vành khuyên trong trường hợp mục tiêu là siêu mặt ở vị trí tông quát đôi với phép nhúng Veronese.
3. Đưa ra một tiêu chuẩn chuẩn tắc mới cho họ các hàm phân hình trên mặt phẳng phức C, từ đó chứng minh một kêt quả về vân đề duy nhất cho các hàm phân hình liên quan đên giả thuyết Bruck.
CÁC ỨNG DỤNG, KHÁ NANG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIÊN HOẠC NHƯNG VẪN ĐỂ CON BỎ NGO CÂN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU:
Các ứng dụng, khả năng ứng dụng trong thực tiên
– Đóng góp vào phát triên lý thuyêt Nevanlinna, Nevanlinna – Cartan và ứng dụng nói riêng và lĩnh vực giải tích nói chung.
– Kết quả nghiên cứu của luận án có đóng góp tôt đôi với công tác đào tạo sau đại học tại Trường Đại học Sư phạm – Đại học Thái Nguyên và các Trường có nghiên cứu về Toán.
– Luận án là một tài liệu đẻ cho giáo viên, học sinh và học viên cao học ngành Toán giải
tịch tham khảo.
Những vân đê còn bỏ ngỏ cân tiếp tục nghiên cứu
Nhiêu vân để mở trong hướng này đang cân được nghiên cứu. Trước mắt chúng tôi quan tâm đên một số vân đề sau, liên quan trực tiếp với các kết quả chúng tôi đã thu được:
– Nghiên cứu một sô Định lý cơ bản thứ hai cho đường cong chỉnh hình trên hình vành khuyên vào một đa tạp đại số trong PH (C) trong các trường hợp mục tiêu là siêu phẳng hay siêu mặt.
– Nghiên cứu vân đê duy nhất cho đường cong chỉnh hình trên hình vành khuyên trong trường hợp siêu mặt ở vị trí tông quát.
– Nghiên cứu vân đê xác định duy nhất cho hàm hay đường cong chỉnh hình mà chúng minh dựa vào các dạng định lý cơ bản thứ hai với hàm đêm mới.
