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Enregistrement W3044728436

Reconstruction of convex bodies from moments

2016· article· en· W3044728436 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiquePoint processes and geometric inequalities
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftVillum Fonden
Mots-clésMathematicsLegendre polynomialsFinite setConvex bodyRegular polygonConsistency (knowledge bases)Convex setApplied mathematicsMathematical analysisMoment (physics)Velocity MomentsProper convex functionStability (learning theory)Convex analysisMethod of moments (probability theory)Convex optimizationGeometryComputer scienceStatisticsPhysicsClassical mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate how much information about a convex body can be retrieved<br/>from a finite number of its geometric moments. We give a sufficient condition<br/>for a convex body to be uniquely determined by a finite number of its geometric moments, and we show that among all convex bodies, those which are<br/>uniquely determined by a finite number of moments form a dense set. Further,<br/>we derive a stability result for convex bodies based on geometric moments. It<br/>turns out that the stability result is improved considerably by using another<br/>set of moments, namely Legendre moments. We present a reconstruction algo-<br/>rithm that approximates a convex body using a finite number of its Legendre<br/>moments. The consistency of the algorithm is established using the stabil-<br/>ity result for Legendre moments. When only noisy measurements of Legendre<br/>moments are available, the consistency of the algorithm is established under<br/>certain assumptions on the variance of the noise variables.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,237 · 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

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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