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Enregistrement W1648977533 · doi:10.1216/rmj-2015-45-6-1985

Computing quadratic function fields with high 3-rank via cubic field tabulation

2015· preprint· en· W1648977533 sur OpenAlexafffund
Pieter Rozenhart, Michael J. Jacobson, Renate Scheidler

Notice bibliographique

RevueRocky Mountain Journal of Mathematics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic Number Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsRank (graph theory)Field (mathematics)Quadratic equationFunction (biology)Finite fieldQuadratic fieldFunction fieldCombinatoricsAutomorphismDegree (music)DiscriminantDiscrete mathematicsQuadratic functionPure mathematicsGeometryPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present extensive numerical data on quadratic function fields with non-zero 3-rank. We use a function field adaptation of a method due to Belabas for finding quadratic number fields of high 3-rank. Our algorithm relies on previous work for tabulating cubic function fields of bounded discriminant \cite {Pieter3} but includes a significant novel improvement when the discriminants are imaginary. We provide numerical data for discriminant degree up to 11 over the finite fields $\mathbb{F}_5, \mathbb{F}_7, \mathbb{F}_11$ and $\mathbb{F}_13$ and $\mathbb{F}_13$. In addition to presenting new examples of fields of minimal discriminant degree with a given 3-rank, we compare our data with a variety of heuristics on the density of such fields with a given 3-rank, which in most cases supports their validity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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