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Enregistrement W2045451714 · doi:10.2140/memocs.2013.1.33

Contraction of the proximal map and generalized convexity of the Moreau–Yosida regularization in the 2-Wasserstein metric

2013· preprint· en· W2045451714 sur OpenAlexfundno aff
Eric A. Carlen, Katy Craig

Notice bibliographique

RevueMathematics and Mechanics of Complex Systems · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric Analysis and Curvature Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOtto von Guericke University MagdeburgUniversität Duisburg-EssenUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversität zu KölnFreie Universität BerlinBilkent ÜniversitesiCentre National de la Recherche ScientifiqueAkademie Věd České RepublikyUniversité de LyonUniversität WienMcGill UniversityIndian National Science AcademyCarnegie Mellon UniversityUniversidad Rey Juan CarlosLouisiana State UniversityUniversity of PittsburghNational Science FoundationWayne State UniversityVanderbilt University
Mots-clésBalanced flowMathematicsRegularization (linguistics)ConvexityTangentMathematical analysisWasserstein metricEntropy (arrow of time)Contraction (grammar)Metric spaceGeometryPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the Moreau-Yosida regularization and the associated proximal map in the context of discrete gradient flow for the 2-Wasserstein metric.Our main results are a stepwise contraction property for the proximal map and an "above the tangent line" inequality for the regularization.Using the latter, we prove a Talagrand inequality and an HWI inequality for the regularization, under appropriate hypotheses.In the final section, the results are applied to study the discrete gradient flow for Rényi entropies.As Otto showed, the gradient flow for these entropies in the 2-Wasserstein metric is a porous medium flow or a fast diffusion flow, depending on the exponent of the entropy.We show that a striking number of the remarkable features of the porous medium and fast diffusion flows are present in the discrete gradient flow and do not simply emerge in the limit as the time-step goes to zero.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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