Convergence of exclusion processes and the KPZ equation to the KPZ fixed point
Notice bibliographique
Résumé
We show that under the 1:2:3 scaling, critically probing large space and time, the height function of finite range asymmetric exclusion processes and the Kardar-Parisi-Zhang (KPZ) equation converge to the KPZ fixed point, constructed earlier as a limit of the totally asymmetric simple exclusion process through exact formulas. Consequently, based on recent results of Wu [ Tightness and local fluctuation estimates for the KPZ line ensemble , 2021], Dimitrov and Matetski [Ann. Probab. 49 (2021), pp. 2477–2529], the KPZ line ensemble converges to the Airy line ensemble. For the KPZ equation we are able to start from a continuous function plus a finite collection of narrow wedges. For nearest neighbour exclusions, we can take (discretizations) of continuous functions with | h ( x ) | ≤ C ( 1 + | x | ) |h(x)|\le C(1+\sqrt {|x|}) for some C > 0 C>0 , or one narrow wedge. For non-nearest neighbour exclusions, we are restricted at the present time to a class of (random) initial data, dense in continuous functions in the topology of uniform convergence on compacts. The method is by comparison of the transition probabilities of finite range exclusion processes and the totally asymmetric simple exclusion processes using energy estimates.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».