Constructive Polynomial Partitioning for Algebraic Curves in\n $\\mathbb{R}^3$ with Applications
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, Guth proved that for any set of $k$-dimensional bounded complexity\nvarieties in $\\mathbb{R}^d$ and for any positive integer $D$, there exists a\npolynomial of degree at most $D$ whose zero set divides $\\mathbb{R}^d$ into\nopen connected sets, so that only a small fraction of the given varieties\nintersect each of these sets. Guth's result generalized an earlier result of\nGuth and Katz for points.\n Guth's proof relies on a variant of the Borsuk-Ulam theorem, and for $k>0$,\nit is unknown how to obtain an explicit representation of such a partitioning\npolynomial and how to construct it efficiently. In particular, it is unknown\nhow to effectively construct such a polynomial for bounded-degree algebraic\ncurves (or even lines) in $\\mathbb{R}^3$.\n We present an efficient algorithmic construction for this setting. Given a\nset of $n$ input algebraic curves and a positive integer $D$, we efficiently\nconstruct a decomposition of space into $O(D^3\\log^3{D})$ open "cells," each of\nwhich meets $O(n/D^2)$ curves from the input. The construction time is\n$O(n^2)$. For the case of lines in $3$-space we present an improved\nimplementation, whose running time is $O(n^{4/3} \\log^{O(1)} n)$. The constant\nof proportionality in both time bounds depends on $D$ and the maximum degree of\nthe polynomials defining the input curves.\n As an application, we revisit the problem of eliminating depth cycles among\nnon-vertical lines in $3$-space, recently studied by Aronov and Sharir (2018),\nand show an algorithm that cuts $n$ such lines into $O(n^{3/2+\\epsilon})$\npieces that are depth-cycle free, for any $\\epsilon > 0$. The algorithm runs in\n$O(n^{3/2+\\epsilon})$ time, which is a considerable improvement over the\npreviously known algorithms.\n
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».