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Enregistrement W2557824278 · doi:10.4171/cmh/448

An effective universality theorem for the Riemann zeta function

2018· article· en· W2557824278 sur OpenAlexaff
Youness Lamzouri, Stephen Lester, Maksym Radziwiłł

Notice bibliographique

RevueCommentarii Mathematici Helvetici · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic Number Theory Research
Établissements canadiensMcGill UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsUniversality (dynamical systems)Riemann zeta functionRiemann hypothesisPure mathematicsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let 0 < r < 1/4 , and f be a non-vanishing continuous function in |z|\leq r , that is analytic in the interior. Voronin’s universality theorem asserts that translates of the Riemann zeta function \zeta(3/4 + z + it) can approximate f uniformly in |z| < r to any given precision \varepsilon , and moreover that the set of such t \in [0, T] has measure at least c(\varepsilon) T for some c(\varepsilon) > 0 , once T is large enough. This was refined by Bagchi who showed that the measure of such t \in [0,T] is (c(\varepsilon) + o(1)) T , for all but at most countably many \varepsilon > 0 . Using a completely different approach, we obtain the first effective version of Voronin's Theorem, by showing that in the rate of convergence one can save a small power of the logarithm of T . Our method is flexible, and can be generalized to other L -functions in the t -aspect, as well as to families of L -functions in the conductor aspect.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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