How flat is flat in random interface growth?
Notice bibliographique
Résumé
Domains of attraction are identified for the universality classes of one-point asymptotic fluctuations for the Kardar-Parisi-Zhang (KPZ) equation with general initial data. The criterion is based on a large deviation rate function for the rescaled initial data, which arises naturally from the Hopf-Cole transformation. This allows us, in particular, to distinguish the domains of attraction of curved , flat , and Brownian initial data and to identify the boundary between the curved and flat domains of attraction, which turns out to correspond to square root initial data. The distribution of the asymptotic one-point fluctuations is characterized by means of a variational formula written in terms of certain limiting processes (arising as subsequential limits of the spatial fluctuations of the KPZ equation with narrow wedge initial data, as shown in Probab. Theory Related Fields 166 (2016), pp. 67–185) which are widely believed to coincide with the Airy 2 _2 process. In order to identify these distributions for general initial data, we extend earlier results on continuum statistics of the Airy 2 _2 process to probabilities involving the process on the entire line. In particular, this allows us to write an explicit Fredholm determinant formula for the case of square root initial data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».