Cyclic Permutations of Sequences and Uniform Partitions
Notice bibliographique
Résumé
Let $\vec{r}=(r_i)_{i=1}^n$ be a sequence of real numbers of length $n$ with sum $s$. Let $s_0=0$ and $s_i=r_1+\ldots +r_i$ for every $i\in\{1,2,\ldots,n\}$. Fluctuation theory is the name given to that part of probability theory which deals with the fluctuations of the partial sums $s_i$. Define $p(\vec{r})$ to be the number of positive sum $s_i$ among $s_1,\ldots,s_n$ and $m(\vec{r})$ to be the smallest index $i$ with $s_i=\max\limits_{0\leq k\leq n}s_k$. An important problem in fluctuation theory is that of showing that in a random path the number of steps on the positive half-line has the same distribution as the index where the maximum is attained for the first time. In this paper, let $\vec{r}_i=(r_i,\ldots,r_n,r_1,\ldots,r_{i-1})$ be the $i$-th cyclic permutation of $\vec{r}$. For $s>0$, we give the necessary and sufficient conditions for $\{ m(\vec{r}_i)\mid 1\leq i\leq n\}=\{1,2,\ldots,n\}$ and $\{ p(\vec{r}_i)\mid 1\leq i\leq n\}=\{1,2,\ldots,n\}$; for $s\leq 0$, we give the necessary and sufficient conditions for $\{ m(\vec{r}_i)\mid 1\leq i\leq n\}=\{0,1,\ldots,n-1\}$ and $\{ p(\vec{r}_i)\mid 1\leq i\leq n\}=\{0,1,\ldots,n-1\}$. We also give an analogous result for the class of all permutations of $\vec{r}$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».