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Enregistrement W3121256743

Polynomial Wolff axioms and Kakeya-type estimates in R4

2018· article· en· W3121256743 sur OpenAlexafffund
Joshua Zahl

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Harmonic Analysis Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimons Foundation
Mots-clésMathematicsCitationLibrary scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We establish new linear and trilinear bounds for collections of tubes in R4 that satisfy the polynomial Wolff axioms. In brief, a collection of δ-tubes satisfies the Wolff axioms if not too many tubes can be contained in the δ-neighborhood of a plane. A collection of tubes satisfies the polynomial Wolff axioms if not too many tubes can be contained in the δ-neighborhood of a low degree algebraic variety. First, we prove that if a set of δ-3 tubes in R4 satisfies the polynomial Wolff axioms, then the union of the tubes must have volume at least δ1-1/28. We also prove a more technical statement which is analogous to a maximal function estimate at dimension 3+1/28. Second, we prove that if a collection of δ-3 tubes in R4 satisfies the polynomial Wolff axioms, and if most triples of intersecting tubes point in three linearly independent directions, then the union of the tubes must have volume at least δ3/4. Again, we also prove a slightly more technical statement which is analogous to a maximal function estimate at dimension 3+1/4. We conjecture that every Kakeya set satisfies the polynomial Wolff axioms, but we are unable to prove this. If our conjecture is correct, it implies a Kakeya maximal function estimate at dimension 3+1/28, and in particular this implies that every Kakeya set in R4 must have Hausdorff dimension at least 3+1/28. This would be an improvement over the current best bound of 3, which was established by Wolff in 1995.

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)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,014
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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