Improved bounds for Hadwiger’s covering problem via thin-shell estimates
Notice bibliographique
Résumé
A central problem in discrete geometry, known as Hadwiger's covering problem, asks what the smallest natural number N(n) is such that every convex body in \mathbb{R}^{n} can be covered by a union of the interiors of at most N(n) of its translates. Despite continuous efforts, the best general upper bound known for this number remains as it was more than sixty years ago, of the order of {2n \choose n}n\ln n . In this note, we improve this bound by a subexponential factor. That is, we prove a bound of the order of {2n \choose n}e^{-c\sqrt{n}} for some universal constant c>0 . Our approach combines ideas from [3] by Artstein-Avidan and the second named author with tools from asymptotic geometric analysis. One of the key steps is proving a new lower bound for the maximum volume of the intersection of a convex body K with a translate of -K ; in fact, we get the same lower bound for the volume of the intersection of K and -K when they both have barycenter at the origin. To do so, we make use of measure concentration, and in particular of thin-shell estimates for isotropic log-concave measures. Using the same ideas, we establish an exponentially better bound for N(n) when restricting our attention to convex bodies that are \psi_{2} . By a slightly different approach, an exponential improvement is established also for classes of convex bodies with positive modulus of convexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».