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Enregistrement W2102807592 · doi:10.1112/s0024610700008747

Merit Factors of Character Polynomials

2000· article· en· W2102807592 sur OpenAlexaff
Peter Borwein, Kwok-Kwong Stephen Choi

Notice bibliographique

RevueJournal of the London Mathematical Society · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)MathematicsArithmeticGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let q be a prime and χ be a non-principal character modulo q. Let f x t ( z ) : = ∑ n = 0 q - 1 χ ( n + t ) z n where 1 ⩽ t ⩽ q is the character polynomial associated to χ (cyclically permuted t places). The principal result is that for any non-principal and non-real character χ modulo q and 1 ⩽ t ⩽ q, ‖ f χ t ( z ) ‖ 4 4 = 4 3 q 2 + O ( q 3 / 2 log 2 q ) where the implicit constant is independent of t and q. Here ∥·∥4 denotes the L4 norm on the unit circle. It follows from this that all cyclically permuted character polynomials associated with non-principal and non-real characters have merit factors that approach 3. This complements and completes results of Golay, Høholdt and Jensen, and Turyn (and others). These results show that the merit factors of cyclically permuted character polynomials associated with non-principal real characters vary asymptotically between 3/2 and 6. The averages of the L4 norms are also computed. Let q be a prime number. Then ∑ χ ( mod q ) ‖ f χ t ‖ 4 4 = ( 2 q - 3 ) ( q - 1 ) 2 where the summation is over all characters modulo q.

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)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations17
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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