Biased tug-of-war, the biased infinity Laplacian, and comparison with exponential cones
Notice bibliographique
Résumé
We prove that if U\subset\R^n is an open domain whose closure \overline{U} is compact in the path metric, and F is a Lipschitz function on \partial{U}, then for each β\in\R there exists a unique viscosity solution to the β-biased infinity Laplacian equation β|\nabla u| + Δ_\infty u=0 on U that extends F, where Δ_\infty u= |\nabla u|^{-2} \sum_{i,j} u_{x_i}u_{x_ix_j} u_{x_j}. In the proof, we extend the tug-of-war ideas of Peres, Schramm, Sheffield and Wilson, and define the β-biased \eps-game as follows. The starting position is x_0 \in U. At the k^\text{th} step the two players toss a suitably biased coin (in our key example, player I wins with odds of \exp(β\eps) to 1), and the winner chooses x_k with d(x_k,x_{k-1}) < \eps. The game ends when x_k \in \partial{U}, and player II pays the amount F(x_k) to player I. We prove that the value u^{\eps}(x_0) of this game exists, and that \|u^\eps - u\|_\infty \to 0 as \eps \to 0, where u is the unique extension of F to \overline{U} that satisfies comparison with β-exponential cones. Comparison with exponential cones is a notion that we introduce here, and generalizing a theorem of Crandall, Evans and Gariepy regarding comparison with linear cones, we show that a continuous function satisfies comparison with β-exponential cones if and only if it is a viscosity solution to the β-biased infinity Laplacian equation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».