Root numbers and ranks in positive characteristic
Notice bibliographique
Résumé
For a global field K and an elliptic curve E_eta over K(T), Silverman's specialization theorem implies that rank(E_eta(K(T))) <= rank(E_t(K)) for all but finitely many t in P^1(K). If this inequality is strict for all but finitely many t, the elliptic curve E_eta is said to have elevated rank. All known examples of elevated rank for K=Q rest on the parity conjecture for elliptic curves over Q, and the examples are all isotrivial. Some additional standard conjectures over Q imply that there does not exist a non-isotrivial elliptic curve over Q(T) with elevated rank. In positive characteristic, an analogue of one of these additional conjectures is false. Inspired by this, for the rational function field K = kappa(u) over any finite field kappa with odd characteristic, we construct an explicit 2-parameter family E_{c,d} of non-isotrivial elliptic curves over K(T) (depending on arbitrary c, d in kappa^*) such that, under the parity conjecture, each E_{c,d} has elevated rank.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».