The exclusion process mixes (almost) faster than independent particles
Notice bibliographique
Résumé
Oliveira conjectured that the order of the mixing time of the exclusion process with $k$-particles on an arbitrary $n$-vertex graph is at most that of the mixing-time of $k$ independent particles. We verify this up to a constant factor for $d$-regular graphs when each edge rings at rate $1/d$ in various cases: (1) when $d=\Omega (\log _{n/k}n)$, (2) when $\mathrm{gap}:=$ the spectral-gap of a single walk is $O(1/\log ^{4}n)$ and $k\ge n^{\Omega (1)}$, (3) when $k\asymp n^{a}$ for some constant $0<a<1$. In these cases, our analysis yields a probabilistic proof of a weaker version of Aldous’ famous spectral-gap conjecture (resolved by Caputo et al.). We also prove a general bound of $O(\log n\log \log n/\mathrm{gap})$, which is within a $\log \log n$ factor from Oliveira’s conjecture when $k\ge n^{\Omega (1)}$. As applications, we get new mixing bounds: (a) $O(\log n\log \log n)$ for expanders, (b) order $d\log (dk)$ for the hypercube $\{0,1\}^{d}$, (c) order $(\mathrm{Diameter})^{2}\log k$ for vertex-transitive graphs of moderate growth and for supercritical percolation on a fixed dimensional torus.
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».