Mean Curvature Flow of Mean Convex Hypersurfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the last 15 years, White and Huisken‐Sinestrari developed a far‐reaching structure theory for the mean curvature flow of mean convex hypersurfaces. Their papers provide a package of estimates and structural results that yield a precise description of singularities and of high‐curvature regions in a mean convex flow. In the present paper, we give a new treatment of the theory of mean convex (and k ‐convex) flows. This includes: (1) an estimate for derivatives of curvatures, (2) a convexity estimate, (3) a cylindrical estimate, (4) a global convergence theorem, (5) a structure theorem for ancient solutions, and (6) a partial regularity theorem. Our new proofs are both more elementary and substantially shorter than the original arguments. Our estimates are local and universal. A key ingredient in our new approach is the new noncollapsing result of Andrews [2]. Some parts are also inspired by the work of Perelman [32,33]. In a forthcoming paper [17], we will give a new construction of mean curvature flow with surgery based on the methods established in the present paper. Note added in May 2015 . Since the first version of this paper was posted on arxiv in April 2013, the estimates have been used to construct mean convex flow with surgery in ℝ 3 by Brendle and Huisken [5] in September 2013 and in another paper by the authors in April 2014.© 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle