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Enregistrement W2085388238 · doi:10.1090/s0025-5718-01-01385-0

Explicit bounds and heuristics on class numbers in hyperelliptic function fields

2001· article· en· W2085388238 sur OpenAlexafffund
Andreas Stein, Edlyn Teske

Notice bibliographique

RevueMathematics of Computation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic Number Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooMacquarie University
Mots-clésHeuristicsMathematicsClass (philosophy)Divisor (algebraic geometry)Function (biology)Function fieldField (mathematics)Hyperelliptic curveDiscrete mathematicsAlgebraic number fieldHyperelliptic curve cryptographyApplied mathematicsFinite fieldMathematical optimizationPure mathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we provide tight estimates for the divisor class number of hyperelliptic function fields. We extend the existing methods to any hyperelliptic function field and improve the previous bounds by a factor proportional to g g with the help of new results. We thus obtain a faster method of computing regulators and class numbers. Furthermore, we provide experimental data and heuristics on the distribution of the class number within the bounds on the class number. These heuristics are based on recent results by Katz and Sarnak. Our numerical results and the heuristics imply that our approximation is in general far better than the bounds suggest.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,013
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations23
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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