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Enregistrement W2901329060 · doi:10.48550/arxiv.1811.07233

Multivariate Bounded Variation Functions of Jordan-Wiener Type

2018· preprint· en· W2901329060 sur OpenAlexaff
Alexander Brudnyi, Yu. A. Brudnyi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Banach Space Theory
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsBounded variationBounded functionPure mathematicsPointwiseBanach spaceConstructiveCharacterization (materials science)Linear subspaceSeparable spaceType (biology)Function spaceBounded deformationGeneralizationVariation (astronomy)Lp spaceSpace (punctuation)Bounded operatorMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce and study spaces of multivariate functions of bounded variation generalizing the classical Jordan and Wiener spaces. Multivariate generalizations of the Jordan space were given by several prominent researchers but each of them preserved only some special properties of the space used further in few selected applications. Unlike this the multivariate generalization of the Jordan space presented in this paper preserves all known and reveals some previously unknown properties of the space. These, in turn, are special cases of the basic properties of the introduced spaces proved in the paper. They, in particular, include results on discontinuity sets and pointwise differentiability of the bounded variation functions and their Luzin type and $C^\infty$ approximation. Moreover, the second part of the paper presents results on Banach structure of function spaces of bounded variation, namely, atomic decomposition and constructive characterization of their predual spaces and then constructive characterization of preduals of the last ones and following from here the so-called two-stars theorems relating second duals of separable subspaces of "vanishing variation" to the (nonseparable) spaces of bounded variation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,139 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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