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Enregistrement W2964065410 · doi:10.1017/s0143385709000601

Embedding Bratteli–Vershik systems in cellular automata

2009· article· en· W2964065410 sur OpenAlexaff
Marcus Pivato, Reem Yassawi

Notice bibliographique

RevueErgodic Theory and Dynamical Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCellular Automata and Applications
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsEmbeddingCellular automatonDiagramPure mathematicsSymbolic dynamicsAutomatonType (biology)Path (computing)Space (punctuation)Constant (computer programming)Discrete mathematicsCombinatoricsAlgorithmTheoretical computer scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many dynamical systems can be naturally represented as Bratteli–Vershik (or adic) systems, which provide an appealing combinatorial description of their dynamics. If an adic system X is linearly recurrent, then we show how to represent X using a two-dimensional subshift of finite type Y; each ‘row’ in a Y-admissible configuration corresponds to an infinite path in the Bratteli diagram of X, and the vertical shift on Y corresponds to the ‘successor’ map of X. Any Y-admissible configuration can then be recoded as the space-time diagram of a one-dimensional cellular automaton Φ; in this way X is embedded in Φ (i.e. X is conjugate to a subsystem of Φ). With this technique, we can embed many odometers, Toeplitz systems, and constant-length substitution systems in one-dimensional cellular automata.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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