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Enregistrement W2949225877 · doi:10.48550/arxiv.math-ph/0605043

Commuting difference operators, spinor bundles and the asymptotics of orthogonal polynomials with respect to varying complex weights

2006· preprint· en· W2949225877 sur OpenAlexaff
Marco Bertola, M. Y. Mo

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsOrthogonal polynomialsHyperelliptic curveSpinorPure mathematicsPolynomialAlgebraic curveMathematical analysisAlgebra over a fieldMathematical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper has three parts. In the first part we apply the theory of commuting pairs of (pseudo) difference operators to the (formal) asymptotics of orthogonal polynomials: using purely geometrical arguments we show heuristically that the asymptotics, for large degrees, of orthogonal polynomial with respect to varying weights is intimately related to certain spinor bundles on a hyperelliptic algebraic curve reproducing formulae appearing in the works of Deift et al. on the subject. In the second part we show that given an arbitrary nodal hyperelliptic curve satisfying certain conditions of admissibility we can reconstruct a sequence of polynomials orthogonal with respect to semiclassical complex varying weights supported on several curves in the complex plane. The strong asymptotics of these polynomials will be shown to be given by the spinors introduced in the first part using a Riemann-Hilbert analysis. In the third part we use Strebel theory of quadratic differentials and the procedure of welding to reconstruct arbitrary admissible hyperelliptic curves. As a result we can obtain orthogonal polynomials whose zeroes may become dense on a collection of Jordan arcs forming an arbitrary forest of trivalent loop-free trees.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,126 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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