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Enregistrement W3036701764 · doi:10.1093/imrn/rnaa167

Restriction of Laplace–Beltrami Eigenfunctions to Arbitrary Sets on Manifolds

2020· preprint· en· W3036701764 sur OpenAlexaff
Suresh Eswarathasan, Malabika Pramanik

Notice bibliographique

RevueInternational Mathematics Research Notices · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Dynamics and Fractals
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsPure mathematicsRiemannian manifoldEigenfunctionLebesgue integrationBall (mathematics)Hausdorff dimensionHausdorff measureBorel measureMathematical analysisUniquenessLebesgue measureProbability measurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given a compact Riemannian manifold $(M, g)$ without boundary, we estimate the Lebesgue norm of Laplace–Beltrami eigenfunctions when restricted to a wide variety of subsets $\Gamma $ of $M$. The sets $\Gamma $ that we consider are Borel measurable, Lebesguenull but otherwise arbitrary with positive Hausdorff dimension. Our estimates are based on Frostman-type ball growth conditions for measures supported on $\Gamma $. For large Lebesgue exponents $p$, these estimates provide a natural generalization of $L^p$ bounds for eigenfunctions restricted to submanifolds, previously obtained in [ 8, 18, 19, 32]. Under an additional measure-theoretic assumption on $\Gamma $, the estimates are shown to be sharp in this range. As evidence of the genericity of the sharp estimates, we provide a large family of random, Cantor-type sets that are not submanifolds, where the above-mentioned sharp bounds hold almost surely.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,169 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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