Measures that maximize weighted entropy for factor maps between subshifts of finite type
Notice bibliographique
Résumé
Let X, Y be topologically mixing subshifts of finite type and \pi : X \rightarrow Y a factor map. For each \alpha \geq 0, the weighted entropy function \phi_{\alpha} is defined by \phi_{\alpha} (\mu) = h (\mu) + \alpha h (\pi \mu) for each invariant measure \mu on X. To investigate whether for a given \alpha > 0 there is a unique measure which achieves \sup_{\mu} \phi_{\alpha} (\mu), we use the concept of compensation functions which was first considered by Boyle and Tuncel and has been developed by Walters. We prove that if there is a certain kind (more general than summable variation) of compensation function, then for each \alpha \geq 0 the shift-invariant measure which maximizes the weighted entropy is unique. In particular, if the compensation function is locally constant, then the unique measure is Markov and mixing. We classify the 1-block codes from a 3-symbol subshift of finite type to a 2-symbol subshift in terms of what type of compensation function exists or does not exist, providing examples of factor maps which do and do not satisfy the hypothesis. Also we study general properties of compensation functions and the maximal weighted entropy map as a function of the weight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».