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Enregistrement W2951301993 · doi:10.48550/arxiv.0905.0135

Sums and products along sparse graphs

2009· preprint· en· W2951301993 sur OpenAlexaff
Noga Alon, Omer Angel, Itaï Benjamini, Eyal Lubetzky

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueLimits and Structures in Graph Theory
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsMathematicsDisjoint setsUpper and lower boundsMatching (statistics)Product (mathematics)Discrete mathematicsGeneralizationMathematical proof

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their seminal paper from 1983, Erdős and Szemerédi showed that any $n$ distinct integers induce either $n^{1+ε}$ distinct sums of pairs or that many distinct products, and conjectured a lower bound of $n^{2-o(1)}$. They further proposed a generalization of this problem, in which the sums and products are taken along the edges of a given graph $G$ on $n$ labeled vertices. They conjectured a version of the sum-product theorem for general graphs that have at least $n^{1+ε}$ edges. In this work, we consider sum-product theorems for sparse graphs, and show that this problem has important consequences already when $G$ is a matching (i.e., $n/2$ disjoint edges): Any lower bound of the form $n^{1/2+δ}$ for its sum-product over the integers implies a lower bound of $n^{1+δ}$ for the original Erdős-Szemerédi problem. In contrast, over the reals the minimal sum-product for the matching is $Θ(\sqrt{n})$, hence this approach has the potential of achieving lower bounds specialized to the integers. We proceed to give lower and upper bounds for this problem in different settings. In addition, we provide tight bounds for sums along expanders. A key element in our proofs is a reduction from the sum-product of a matching to the maximum number of translates of a set of integers into the perfect squares. This problem was originally studied by Euler, and we obtain a stronger form of Euler's result using elliptic curve analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,015
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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