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Enregistrement W2157281525 · doi:10.1142/s0219530510001606

THE RIEMANN–HILBERT APPROACH TO GLOBAL ASYMPTOTICS OF DISCRETE ORTHOGONAL POLYNOMIALS WITH INFINITE NODES

2010· article· en· W2157281525 sur OpenAlexafffund
Chunhua Ou, R. Wong

Notice bibliographique

RevueAnalysis and Applications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsOrthogonal polynomialsDiscrete orthogonal polynomialsComplex planeClassical orthogonal polynomialsRiemann hypothesisMehler–Heine formulaMethod of steepest descentDifference polynomialsWilson polynomialsPure mathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we develop the Riemann–Hilbert approach to study the global asymptotics of discrete orthogonal polynomials with infinite nodes. We illustrate our method by concentrating on the Charlier polynomials [Formula: see text]. We first construct a Riemann–Hilbert problem Y associated with these polynomials and then establish some technical results to transform Y into a continuous Riemann–Hilbert problem so that the steepest descent method of Deift and Zhou ([8]) can be applied. Finally, we produce three Airy-type asymptotic expansions for [Formula: see text] in three different but overlapping regions whose union is the entire complex z-plane. When z is real, our results agree with the ones given in the literature. Although our approach is similar to that used by Baik, Kriecherbauer, McLaughlin and Miller ([3]), there are crucial differences in the details. For instance, our expansions hold in much bigger regions. Our results are completely new, and one of them answers a question raised in Bo and Wong ([4]). Asymptotic formulas are also derived for large and small zeros of the Charlier polynomials.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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