Local Dimensions of Measures of Finite Type II: Measures Without Full Support and With Non-regular Probabilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consider a finite sequence of linear contractions S j (x) = px + d j and probabilities p j > 0 with ∑P j = 1. We are interested in the self-similar measure , of finite type. In this paper we study the multi-fractal analysis of such measures, extending the theory to measures arising from non-regular probabilities and whose support is not necessarily an interval. Under some mild technical assumptions, we prove that there exists a subset of supp μ of full μ and Hausdorff measure, called the truly essential class, for which the set of (upper or lower) local dimensions is a closed interval. Within the truly essential class we show that there exists a point with local dimension exactly equal to the dimension of the support. We give an example where the set of local dimensions is a two element set, with all the elements of the truly essential class giving the same local dimension. We give general criteria for these measures to be absolutely continuous with respect to the associated Hausdorff measure of their support, and we show that the dimension of the support can be computed using only information about the essential class. To conclude, we present a detailed study of three examples. First, we show that the set of local dimensions of the biased Bernoulli convolution with contraction ratio the inverse of a simple Pisot number always admits an isolated point. We give a precise description of the essential class of a generalized Cantor set of finite type, and show that the k -th convolution of the associated Cantor measure has local dimension at x ∊ (0,1) tending to 1 as ft: tends to infinity. Lastly, we show that within a maximal loop class that is not truly essential, the set of upper local dimensions need not be an interval. This is in contrast to the case for finite type measures with regular probabilities and full interval support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».