Enregistrement W3098295875 · doi:10.1090/proc/13404

A characterization of 𝜇-equicontinuity for topological dynamical systems

2016· article· en· W3098295875 sur OpenAlexfundno aff

Felipe García‐Ramos

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Mathematical Society · 2016

Typearticle

Langueen

DomaineMathematics

ThématiqueMathematical Dynamics and Fractals

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Science and Technology of ChinaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Mots-clésEquicontinuityCharacterization (materials science)Dynamical systems theoryMathematicsTopology (electrical circuits)Pure mathematicsMathematical analysisPhysicsCombinatoricsOptics

DOI10.1090/proc/13404

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two different notions of measure theoretical equicontinuity ( μ − \mu - equicontinuity) for topological dynamical systems with respect to Borel probability measures appeared in works by Gilman (1987) and Huang, Lee and Ye (2011). We show that if the probability space satisfies Lebesgue’s density theorem and Vitali’s covering theorem (for example a Cantor set or a subset of R d \mathbb {R}^{d} ), then both notions are equivalent. To show this we characterize Lusin measurable maps using μ − \mu - continuity points. As a corollary we also obtain a new characterization of μ − \mu - mean equicontinuity.

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)0,003

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011

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 enseignants0,006

Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,003	0,011
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,003	0,002
Études des sciences et des technologies	0,002	0,005
Communication savante	0,004	0,006
Science ouverte	0,001	0,003
Intégrité de la recherche	0,001	0,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,006	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.

Tête enseignante Opus0,024

Tête enseignante GPT0,286

Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations14

Publié2016

Routes d'admission1

Résumé présentoui

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