Jack polynomials with prescribed symmetry and some of their clustering properties
Notice bibliographique
Résumé
We study Jack polynomials in $N$ variables, with parameter $α$, and having a prescribed symmetry with respect to two disjoint subsets of variables. For instance, these polynomials can exhibit a symmetry of type AS, which means that they are anti-symmetric in the first $m$ variables and symmetric in the remaining $N-m$ variables. One of our main goals is to extend recent works on symmetric Jack polynomials [arXiv:0711.3062, arXiv:1007.2692, arXiv:1303.4126] and prove that the Jack polynomials with prescribed symmetry also admit clusters of size $k$ and order $r$, that is, the polynomials vanish to order $r$ when $k+1$ variables coincide. We first prove some general properties for generic $α$, such as their uniqueness as triangular eigenfunctions of operators of Sutherland type, and the existence of their analogues in infinity many variables. We then turn our attention to the case with $α=-(k+1)/(r-1)$. We show that for each triplet $(k,r,N)$, there exist admissibility conditions on the indexing sets, called superpartitions, that guaranty both the regularity and the uniqueness of the polynomials. These conditions are also used to establish similar properties for non-symmetric Jack polynomials. As a result, we prove that the Jack polynomials with arbitrary prescribed symmetry, indexed by $(k,r,N)$-admissible superpartitions, admit clusters of size $k=1$ and order $r\geq 2$. In the last part of the article, we find necessary and sufficient conditions for the invariance under translation of the Jack polynomials with prescribed symmetry AS. This allows to find special families of superpartitions that imply the existence of clusters of size $k>1$ and order $r\geq 2$.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».