FREE BROWNIAN MOTION AND EVOLUTION TOWARDS ⊞-INFINITE DIVISIBILITY FOR k-TUPLES
Notice bibliographique
Résumé
Let [Formula: see text] be the space of non-commutative distributions of k-tuples of self-adjoint elements in a C*-probability space. For every t ≥ 0 we consider the transformation [Formula: see text] defined by [Formula: see text] where ⊞ and ⊎ are the operations of free additive convolution and respectively of Boolean convolution on [Formula: see text]. We prove that 𝔹s◦ 𝔹t= 𝔹s + t, for all s, t ≥ 0. For t = 1, we prove that [Formula: see text] is precisely the set [Formula: see text] of distributions in [Formula: see text] which are infinitely divisible with respect to ⊞, and that the map [Formula: see text] coincides with the multi-variable Boolean Bercovici–Pata bijection put into evidence in our previous paper [1]. Thus for a fixed [Formula: see text], the process {𝔹t(μ)|t ≥ 0} can be viewed as some kind of "evolution towards ⊞-infinite divisibility". On the other hand, we put into evidence a relation between the transformations ⊞tand free Brownian motion. More precisely, we introduce a map [Formula: see text] which transforms the free Brownian motion started at an arbitrary [Formula: see text] into the process {𝔹t(μ)|t ≥ 0} for μ = Φ(ν).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».