Combinatorics of Train Tracks
แแแ . 2016 ยท Annals of Mathematics Studies แฌแแแแ 125 ยท Princeton University Press
แแแฌแแแแ
232
แแแแ แแ
family_home
แแแกแแฆแแแ
info
reportแ แแแขแแแแแแ แแ แแแแแฎแแแแแแ แแแฃแแแกแขแฃแ แแแแแแ ย แจแแแขแงแแแ แแแขแ
แแ แแแฌแแแแแก แจแแกแแฎแแ
Measured geodesic laminations are a natural generalization of simple closed curves in surfaces, and they play a decisive role in various developments in two-and three-dimensional topology, geometry, and dynamical systems. This book presents a self-contained and comprehensive treatment of the rich combinatorial structure of the space of measured geodesic laminations in a fixed surface. Families of measured geodesic laminations are described by specifying a train track in the surface, and the space of measured geodesic laminations is analyzed by studying properties of train tracks in the surface. The material is developed from first principles, the techniques employed are essentially combinatorial, and only a minimal background is required on the part of the reader. Specifically, familiarity with elementary differential topology and hyperbolic geometry is assumed. The first chapter treats the basic theory of train tracks as discovered by W. P. Thurston, including recurrence, transverse recurrence, and the explicit construction of a measured geodesic lamination from a measured train track. The subsequent chapters develop certain material from R. C. Penner's thesis, including a natural equivalence relation on measured train tracks and standard models for the equivalence classes (which are used to analyze the topology and geometry of the space of measured geodesic laminations), a duality between transverse and tangential structures on a train track, and the explicit computation of the action of the mapping class group on the space of measured geodesic laminations in the surface.
แจแแแคแแกแแ แแก แแแฌแแแแ
แแแแแฎแแ แแ แแฅแแแแ แแแ แ.
แแแคแแ แแแชแแ แฌแแแแแฎแแแกแแแ แแแแแแจแแ แแแแ
แกแแแ แขแคแแแแแ แแ แขแแแแแขแแแ
แแแแแแกแขแแแแ แแ Google Play Books แแแ Android แแ iPad/iPhone แแแฌแงแแแแแแแแแแกแแแแก. แแก แแแขแแแแขแฃแ แแ แแแแแฎแแ แชแแแแแแก แกแแแฅแ แแแแแแชแแแก แแฅแแแแก แแแแแ แแจแแแ แแ แกแแจแฃแแแแแแก แแแแชแแแ, แฌแแแแแแฎแแ แกแแกแฃแ แแแแ แแแแขแแแขแ แแแแแกแแแแ แแแแแแแก, แ แแแแ แช แแแแแแ, แแกแ แฎแแแแแ แแจแ แ แแแแแจแ.
แแแแขแแแแแ แแ แแแแแแฃแขแแ แแแ
Google Play-แจแ แจแแซแแแแแ แแฃแแแแฌแแแแแแแก แแแกแแแแ แแฅแแแแ แแแแแแฃแขแแ แแก แแแ-แแ แแฃแแแ แแก แแแแแงแแแแแแ แจแแแแซแแแแ.
แแแฌแแแแแแฎแแแแแแ แแ แกแฎแแ แแแฌแงแแแแแแแแแ
แแแแฅแขแ แแแฃแแ แแแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแแแ แฌแแกแแแแแฎแแ, แ แแแแ แแชแแ Kobo eReaders, แแฅแแแ แฃแแแ แฉแแแแขแแแ แแแ แคแแแแ แแ แแแแแแขแแแแ แแแ แแฅแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแจแ. แแแฎแแแ แแแแก แชแแแขแ แแก แแแขแแแฃแ แ แแแกแขแ แฃแฅแชแแแแแก แแแฎแแแแแ แแแแแแขแแแแ แคแแแแแแ แแฎแแ แแแญแแ แแ แแแฌแแแแแแฎแแแแแแแ.
