Ancient low-entropy flows, mean-convex neighborhoods, and uniqueness
Notice bibliographique
Résumé
The equation of course also makes sense in higher dimension and co-dimension and in other ambient manifolds.In this paper, however, we focus on evolving surfaces in R 3 .k. choi, r. haslhofer and o. hershkovits Classification of ancient low-entropy flowsLet M ⊂R 3 be a surface.The entropy, introduced by Colding-Minicozzi [CM1], is defined as the supremum of the Gaussian area over all centers and all scales, namely Ent[M ] = sup(1.2)The entropy measures, in a certain sense, the complexity of the surface.For example, the values for a plane, sphere and cylinder are Ent[R 2 ] = 1, Ent[S 2 ] = 4 e ∼ 1.47, and Ent[S 1 ×R] = 2π e ∼ 1.52.If M={M t } t∈I evolves by mean-curvature flow, then t !Ent[M t ] is non-increasing by Husiken's monotonicity formula [Hu2], and hence Ent[M] := sup t∈I Ent[M t ] = lim t!inf(I) Ent[M t ].For example, the entropy of a flat plane P, a round shrinking sphere S, a round shrinking cylinder Z, a translating bowl soliton B, and an ancient oval O, are given by Ent[P] = 1, Ent[S] = 4 e ∼ 1.47 Ent[Z] = Ent[B] = Ent[O] = 2π e ∼ 1.52.By a beautiful classification result of Bernstein-Wang [BW] any self-similarly shrinking mean-curvature flow in R 3 with entropy at most 2π/e is either a flat plane, round shrinking sphere, or round shrinking cylinder.By a recent uniqueness result of Hershkovits [He] any self-similarly translating flow in R 3 with entropy at most 2π/e is a bowl soliton.These results in turn build on a pioneering paper by Colding-Ilmanen-Minicozzi-White [CIMW] that was the genesis of the study of low-entropy flows.For the study of singularities, it is important that these concepts are also available in the non-smooth setting.Singular surfaces in Euclidean space are described most easily by 2-rectifiable Radon measures, which generalize the area measure of smooth 2-dimensional surfaces; see e.g.[Si], [I1].Recall that a 2-rectifiable Radon measure µ in R 3 is a Radon measure that has a 2-dimensional tangent plane of positive multiplicity at almost every point.The entropy of µ is defined as Ent[µ] = sup
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».