Large Steklov eigenvalues via homogenisation on manifolds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using methods in the spirit of deterministic homogenisation theory we obtain convergence of the Steklov eigenvalues of a sequence of domains in a Riemannian manifold to weighted Laplace eigenvalues of that manifold. The domains are obtained by removing small geodesic balls that are asymptotically densely uniformly distributed as their radius tends to zero. We use this relationship to construct manifolds that have large Steklov eigenvalues. In dimension two, and with constant weight equal to 1, we prove that Kokarev’s upper bound of $$8\pi $$ 8 π for the first nonzero normalised Steklov eigenvalue on orientable surfaces of genus 0 is saturated. For other topological types and eigenvalue indices, we also obtain lower bounds on the best upper bound for the eigenvalue in terms of Laplace maximisers. For the first two eigenvalues, these lower bounds become equalities. A surprising consequence is the existence of free boundary minimal surfaces immersed in the unit ball by first Steklov eigenfunctions and with area strictly larger than $$2\pi $$ 2 π . This was previously thought to be impossible. We provide numerical evidence that some of the already known examples of free boundary minimal surfaces have these properties and also exhibit simulations of new free boundary minimal surfaces of genus zero in the unit ball with even larger area. We prove that the first nonzero Steklov eigenvalue of all these examples is equal to 1, as a consequence of their symmetries and topology, so that they are consistent with a general conjecture by Fraser and Li. In dimension three and larger, we prove that the isoperimetric inequality of Colbois–El Soufi–Girouard is sharp and implies an upper bound for weighted Laplace eigenvalues. We also show that in any manifold with a fixed metric, one can construct by varying the weight a domain with connected boundary whose first nonzero normalised Steklov eigenvalue is arbitrarily large.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».