<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>F</mml:mi> </mml:math> -sets and finite automata
Notice bibliographique
Résumé
It is observed that Derksen’s Skolem–Mahler–Lech theorem is a special case of the isotrivial positive characteristic Mordell-Lang theorem due to the second author and Scanlon. This motivates an extension of the classical notion of a k -automatic subset of the natural numbers to that of an F -automatic subset of a finitely generated abelian group Γ equipped with an endomorphism F . Applied to the Mordell–Lang context, where F is the Frobenius action on a commutative algebraic group G over a finite field, and Γ is a finitely generated F -invariant subgroup of G , it is shown that the “ F -subsets” of Γ introduced by the second author and Scanlon are F -automatic. It follows that when G is semiabelian and X ⊆ G is a closed subvariety then X ∩ Γ is F -automatic. Derksen’s notion of a k -normal subset of the natural numbers is also here extended to the above abstract setting, and it is shown that F -subsets are F -normal. In particular, the X ∩ Γ appearing in the Mordell-Lang problem are F -normal. This generalises Derksen’s Skolem–Mahler–Lech theorem to the Mordell–Lang context.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,016 |
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 ».