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Enregistrement W2979928127 · doi:10.1017/etds.2019.70

A new mean ergodic theorem for tori and recurrences

2019· article· en· W2979928127 sur OpenAlexaff
Khoa D. Nguyen

Notice bibliographique

RevueErgodic Theory and Dynamical Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Dynamics and Fractals
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnicodeErgodic theoryMathematicsCombinatoricsAutomorphismAbelian groupPure mathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let $X$ be a finite-dimensional connected compact abelian group equipped with the normalized Haar measure $\unicode[STIX]{x1D707}$ . We obtain the following mean ergodic theorem over ‘thin’ phase sets. Fix $k\geq 1$ and, for every $n\geq 1$ , let $A_{n}$ be a subset of $\mathbb{Z}^{k}\cap [-n,n]^{k}$ . Assume that $(A_{n})_{n\geq 1}$ has $\unicode[STIX]{x1D714}(1/n)$ density in the sense that $\lim _{n\rightarrow \infty }(|A_{n}|/n^{k-1})=\infty$ . Let $T_{1},\ldots ,T_{k}$ be ergodic automorphisms of $X$ . We have $$\begin{eqnarray}\frac{1}{|A_{n}|}\mathop{\sum }_{(n_{1},\ldots ,n_{k})\in A_{n}}f_{1}(T_{1}^{n_{1}}(x))\cdots f_{k}(T_{k}^{n_{k}}(x))\stackrel{L_{\unicode[STIX]{x1D707}}^{2}}{\longrightarrow }\int f_{1}\,d\unicode[STIX]{x1D707}\cdots \int f_{k}\,d\unicode[STIX]{x1D707},\end{eqnarray}$$ for any $f_{1},\ldots ,f_{k}\in L_{\unicode[STIX]{x1D707}}^{\infty }$ . When the $T_{i}$ are ergodic epimorphisms, the same conclusion holds under the further assumption that $A_{n}$ is a subset of $[0,n]^{k}$ for every $n$ . The density assumption on the $A_{i}$ is necessary. Immediate applications include certain Poincaré style recurrence results.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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