Galois level and congruence ideal for -adic families of finite slope Siegel modular forms
Notice bibliographique
Résumé
We consider families of Siegel eigenforms of genus $2$ and finite slope, defined as local pieces of an eigenvariety and equipped with a suitable integral structure. Under some assumptions on the residual image, we show that the image of the Galois representation associated with a family is big, in the sense that a Lie algebra attached to it contains a congruence subalgebra of non-zero level. We call the Galois level of the family the largest such level. We show that it is trivial when the residual representation has full image. When the residual representation is a symmetric cube, the zero locus defined by the Galois level of the family admits an automorphic description: it is the locus of points that arise from overconvergent eigenforms for $\operatorname{GL}_{2}$ , via a $p$ -adic Langlands lift attached to the symmetric cube representation. Our proof goes via the comparison of the Galois level with a ‘fortuitous’ congruence ideal. Some of the $p$ -adic lifts are interpolated by a morphism of rigid analytic spaces from an eigencurve for $\operatorname{GL}_{2}$ to an eigenvariety for $\operatorname{GSp}_{4}$ , while the remainder appear as isolated points on the eigenvariety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».