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Enregistrement W2057588418 · doi:10.1214/ejp.v18-2122

The effect of small quenched noise on connectivity properties of random interlacements

2013· article· en· W2057588418 sur OpenAlexaff
Balázs Ráth, Artëm Sapozhnikov

Notice bibliographique

RevueElectronic Journal of Probability · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsVertex (graph theory)CombinatoricsRandom graphDiscrete mathematicsPhase transitionRandomnessNoise (video)GraphTopology (electrical circuits)PhysicsStatisticsComputer scienceCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Random interlacements (at level $u$) is a one parameter family of random subsets of $\mathbb{Z}^d$ introduced by Sznitman. The vacant set at level $u$ is the complement of the random interlacement at level $u$. While the random interlacement induces a connected subgraph of $\mathbb{Z}^d$ for all levels $u$, the vacant set has a non-trivial phase transition in $u$. In this paper, we study the effect of small quenched noise on connectivity properties of the random interlacement and the vacant set. For a positive $\varepsilon$, we allow each vertex of the random interlacement (referred to as occupied) to become vacant, and each vertex of the vacant set to become occupied with probability $\varepsilon$, independently of the randomness of the interlacement, and independently for different vertices. We prove that for any $d\geq 3$ and $u>0$, almost surely, the perturbed random interlacement percolates for small enough noise parameter $\varepsilon$. In fact, we prove the stronger statement that Bernoulli percolation on the random interlacement graph has a non-trivial phase transition in wide enough slabs. As a byproduct, we show that any electric network with i.i.d. positive resistances on the interlacement graph is transient. As for the vacant set, we show that for any $d\geq 3$, there is still a non trivial phase transition in $u$ when the noise parameter $\varepsilon$ is small enough, and we give explicit upper and lower bounds on the value of the critical threshold, when $\varepsilon\to 0$.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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
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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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