Stochastic approximation of lamplighter metrics
Notice bibliographique
Résumé
We observe that embeddings into random metrics can be fruitfully used to study the L 1 $L_1$ -embeddability of lamplighter graphs or groups, and more generally lamplighter metric spaces. Once this connection has been established, several new upper bound estimates on the L 1 $L_1$ -distortion of lamplighter metrics follow from known related estimates about stochastic embeddings into dominating tree-metrics. For instance, every lamplighter metric on an n $n$ -point metric space embeds bi-Lipschitzly into L 1 $L_1$ with distortion O ( log n ) $O(\log n)$ . In particular, for every finite group G $G$ the lamplighter group H = Z 2 ≀ G $H=\mathbb {Z}_2\wr G$ bi-Lipschitzly embeds into L 1 $L_1$ with distortion O ( log log | H | ) $O(\log \log |H|)$ . In the case where the ground space in the lamplighter construction is a graph with some topological restrictions, better distortion estimates can be achieved. Finally, we discuss how a coarse embedding into L 1 $L_1$ of the lamplighter group over the d $d$ -dimensional infinite lattice Z d $\mathbb {Z}^d$ can be constructed from bi-Lipschitz embeddings of the lamplighter graphs over finite d $d$ -dimensional grids, and we include a remark on Lipschitz free spaces over finite metric spaces.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».