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Enregistrement W2956071394 · doi:10.1007/s00440-019-00933-1

On the range of lattice models in high dimensions

2019· article· en· W2956071394 sur OpenAlexafffund
Mark Holmes, Edwin Perkins

Notice bibliographique

RevueProbability Theory and Related Fields · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsScaling limitLattice (music)Statistical physicsRandom walkConjectureScalingBrownian motionLimitingCombinatoricsBranching random walkDiscrete mathematicsStatisticsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the scaling limit of the range (the set of visited vertices) for a general class of critical lattice models, starting from a single initial particle at the origin. Conditions are given on the random sets and an associated "ancestral relation" under which, conditional on longterm survival, the rescaled ranges converge weakly to the range of super-Brownian motion as random sets. These hypotheses also give precise asymptotics for the limiting behaviour of the probability of exiting a large ball, that is for the extrinsic one-arm probability. We show that these conditions are satisfied by the voter model in dimensions d 2, sufficiently spread out critical oriented percolation and critical contact processes in dimensions d > 4, and sufficiently spread out critical lattice trees in dimensions d > 8. The latter result proves Conjecture 1.6 of van der Hofstad et al. (Ann Probab 45:278-376, 2017) and also has important consequences for the behaviour of random walks on lattice trees in high dimensions.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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