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Enregistrement W3095213287 · doi:10.1142/s0219025721500193

On operator-valued infinitesimal Boolean and monotone independence

2021· article· en· W3095213287 sur OpenAlexaff
Daniel Perales, Pei-Lun Tseng

Notice bibliographique

RevueInfinite Dimensional Analysis Quantum Probability and Related Topics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueRandom Matrices and Applications
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésMathematicsInfinitesimalStone's representation theorem for Boolean algebrasComplete Boolean algebraTwo-element Boolean algebraMonotone polygonDiscrete mathematicsIndependence (probability theory)Parity functionLogical matrixPure mathematicsBoolean functionAlgebra over a fieldBoolean expressionGroup (periodic table)Mathematical analysisAlgebra representationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce the notion of operator-valued infinitesimal (OVI) Boolean independence and OVI monotone independence. Then we show that OVI Boolean (respectively, monotone) independence is equivalent to the operator-valued (OV) Boolean (respectively, monotone) independence over an algebra of [Formula: see text] upper triangular matrices. Moreover, we derive formulas to obtain the OVI Boolean (respectively, monotone) additive convolution by reducing it to the OV case. We also define OVI Boolean and monotone cumulants and study their basic properties. Moreover, for each notion of OVI independence, we construct the corresponding OVI Central Limit Theorem. The relations among free, Boolean and monotone cumulants are extended to this setting. Besides, in the Boolean case we deduce that the vanishing of mixed cumulants is still equivalent to independence, and use this to connect scalar-valued with matrix-valued infinitesimal Boolean independence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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