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Enregistrement W2949066003 · doi:10.48550/arxiv.0803.3980

The KP hierarchy, branched covers, and triangulations

2008· preprint· en· W2949066003 sur OpenAlexaff
I. P. Goulden, D. M. Jackson

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic structures and combinatorial models
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHierarchyCombinatoricsMathematicsGeologyComputer scienceGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The KP hierarchy is a completely integrable system of quadratic, partial differential equations that generalizes the KdV hierarchy. A linear combination of Schur functions is a solution to the KP hierarchy if and only if its coefficients satisfy the Plucker relations from geometry. We give a solution to the Plucker relations involving products of variables marking contents for a partition, and thus give a new proof of a content product solution to the KP hierarchy, previously given by Orlov and Shcherbin. In our main result, we specialize this content product solution to prove that the generating series for a general class of transitive ordered factorizations in the symmetric group satisfies the KP hierarchy. These factorizations appear in geometry as encodings of branched covers, and thus by specializing our transitive factorization result, we are able to prove that the generating series for two classes of branched covers satisfies the KP hierarchy. For the first of these, the double Hurwitz series, this result has been previously given by Okounkov. The second of these, that we call the m-hypermap series, contains the double Hurwitz series polynomially, as the leading coefficient in m. The m-hypermap series also specializes further, first to the series for hypermaps and then to the series for maps, both in an orientable surface. For the latter series, we apply one of the KP equations to obtain a new and remarkably simple recurrence for triangulations in a surface of given genus, with a given number of faces. This recurrence leads to explicit asymptotics for the number of triangulations with given genus and number of faces, in recent work by Bender, Gao and Richmond.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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