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Enregistrement W3038944322 · doi:10.1142/s1793525321500096

Conjugation curvature for Cayley graphs

2020· preprint· en· W3038944322 sur OpenAlexaff
Assaf Bar-Natan, Moon Duchin, Robert Kropholler

Notice bibliographique

RevueJournal of Topology and Analysis · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric Analysis and Curvature Flows
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDirectorate for Mathematical and Physical SciencesNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsCurvatureRicci curvatureSign (mathematics)Cayley graphNilpotentAbelian groupGroup (periodic table)Pure mathematicsCombinatoricsMathematical analysisGeometryPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a notion of Ricci curvature for Cayley graphs that can be thought of as “medium-scale” because it is neither infinitesimal nor asymptotic, but based on a chosen finite radius parameter. We argue that it gives the foundation for a definition of Ricci curvature well adapted to geometric group theory, beginning by observing that the sign can easily be characterized in terms of conjugation in the group. With this conjugation curvature [Formula: see text], abelian groups are identically flat, and in the other direction we show that [Formula: see text] implies the group is virtually abelian. Beyond that, [Formula: see text] captures known curvature phenomena in right-angled Artin groups (including free groups) and nilpotent groups, and has a strong relationship to other group-theoretic notions like growth rate and dead ends. We study dependence on generators and behavior under embeddings, and close with directions for further development and study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2020
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