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Enregistrement W2240463449 · doi:10.1214/16-bjps312

Improved asymptotic estimates for the contact process with stirring

2017· preprint· en· W2240463449 sur OpenAlexaff
Anna Levit, Daniel Valesin

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Probability and Statistics · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLambdaDimension (graph theory)Vertex (graph theory)CombinatoricsContact process (mathematics)MathematicsRate of convergenceMathematical analysisPhysicsQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the contact process with stirring on $\mathbb{Z}^{d}$. In this process, particles occupy vertices of $\mathbb{Z}^{d}$; each particle dies with rate 1 and generates a new particle at a randomly chosen neighboring vertex with rate $\lambda$, provided the chosen vertex is empty. Additionally, particles move according to a symmetric exclusion process with rate $N$. For any $d$ and $N$, there exists $\lambda_{c}$ such that, when the system starts from a single particle, particles go extinct when $\lambda<\lambda_{c}$ and have a chance of being present for all times when $\lambda>\lambda_{c}$. Durrett and Neuhauser proved that $\lambda_{c}$ converges to 1 as $N$ goes to infinity, and Konno, Katori and Berezin and Mytnik obtained dimension-dependent asymptotics for this convergence, which are sharp in dimensions 3 and higher. We obtain a lower bound which is new in dimension 2 and also gives the sharp asymptotics in dimensions 3 and higher. Our proof involves an estimate for two-type renewal processes which is of independent interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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