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Enregistrement W2134357435 · doi:10.1112/s1461157008000041

Fundamental domains for genus-zero and genus-one congruence subgroups

2010· article· en· W2134357435 sur OpenAlexafffund
Chris Cummins

Notice bibliographique

RevueLMS Journal of Computation and Mathematics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFinite Group Theory Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsCongruence subgroupCongruence (geometry)Partition (number theory)CombinatoricsModular groupGroup (periodic table)GenusZero (linguistics)Discrete mathematicsFinite groupPure mathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we compute Ford fundamental domains for all genus-zero and genus-one congruence subgroups. This is a continuation of previous work, which found all such groups, including ones that are not subgroups of PSL(2,ℤ). To compute these fundamental domains, an algorithm is given that takes the following as its input: a positive square-free integer f, which determines a maximal discrete subgroup Γ0(f)+ of SL(2,ℝ); a decision procedure to determine whether a given element of Γ0(f)+ is in a subgroup G; and the index of G in Γ0(f)+. The output consists of: a fundamental domain for G, a finite set of bounding isometric circles; the cycles of the vertices of this fundamental domain; and a set of generators of G. The algorithm avoids the use of floating-point approximations. It applies, in principle, to any group commensurable with the modular group. Included as appendices are: MAGMA source code implementing the algorithm; data files, computed in a previous paper, which are used as input to compute the fundamental domains; the data computed by the algorithm for each of the congruence subgroups of genus zero and genus one; and an example, which computes the fundamental domain of a non-congruence subgroup.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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