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Enregistrement W2979399094 · doi:10.4153/s0008414x21000195

Potential kernels for radial Dunkl Laplacians

2021· preprint· en· W2979399094 sur OpenAlexaff
Piotr Graczyk, Tomasz Luks, Patrice Sawyer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Mathematics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueRandom Matrices and Applications
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We derive two-sided bounds for the Newton and Poisson kernels of the W-invariant Dunkl Laplacian in the geometric complex case when the multiplicity $k(\alpha )=1$ i.e., for flat complex symmetric spaces. For the invariant Dunkl–Poisson kernel $P^{W}(x,y)$ , the estimates are $$ \begin{align*} P^{W}(x,y)\asymp \frac{P^{\mathbf{R}^{d}}(x,y)}{\prod_{\alpha> 0 \ }|x-\sigma_{\alpha} y|^{2k(\alpha)}}, \end{align*} $$ where the $\alpha $ ’s are the positive roots of a root system acting in $\mathbf {R}^{d}$ , the $\sigma _{\alpha }$ ’s are the corresponding symmetries and $P^{\mathbf {R}^{d}}$ is the classical Poisson kernel in ${\mathbf {R}^{d}}$ . Analogous bounds are proven for the Newton kernel when $d\ge 3$ . The same estimates are derived in the rank one direct product case $\mathbb {Z}_{2}^{N}$ and conjectured for general W-invariant Dunkl processes. As an application, we get a two-sided bound for the Poisson and Newton kernels of the classical Dyson Brownian motion and of the Brownian motions in any Weyl chamber.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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