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Enregistrement W3127350324 · doi:10.48550/arxiv.1911.02974

Cutoff for Random Walks on Upper Triangular Matrices

2019· preprint· en· W3127350324 sur OpenAlexaff
Jonathan Hermon, Sam Olesker-Taylor

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGraph theory and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsConjectureMathematicsCutoffHeisenberg groupDihedral groupAbelian groupCayley graphGroup (periodic table)Random walkGraphPhysicsStatisticsMathematical analysisQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider the random Cayley graph of a finite group $G$ with respect to $k$ generators chosen uniformly at random, with $1 \ll \log k \ll \log |G|$ (ie $1 \ll k = |G|^{o(1)}$). A conjecture of Aldous and Diaconis (1985) asserts, for $k\gg\log|G|$, that the random walk on this graph exhibits cutoff. When $\log k \lesssim \log\log|G|$ (ie $k = (\log |G|)^{\mathcal O(1)}$), the only example of a non-Abelian group for which cutoff has been established is the dihedral group. We establish cutoff (as $p\to infty$) for the group of $d \times d$ unit upper triangular matrices with integer entries modulo $p$ (prime), which we denote $U_{p,d}$, for fixed $d$ or $d$ diverging sufficiently slowly. We allow $1 \ll k \lesssim \log |U_{p,d}|$ as well as $k\gg\log|U_{p,d}|$. The cutoff time is $\max\{\log_k |U_{p,d}|, \: s_0 k\}$, where $s_0$ is the time at which the entropy of the random walk on $\mathbb Z$ reaches $(\log |U_{p,d}^\mathrm{ab}|)/k$, where $U_{p,d}^\mathrm{ab} \cong \mathbb Z_p^{d-1}$ is the Abelianisation of $U_{p,d}$. When $1 \ll k \ll \log |U_{p,d}^\mathrm{ab}|$ and $d \asymp 1$, we find the limit profile. We also prove highly related results for the $d$-dimensional Heisenberg group over $\mathbb Z_p$. The Aldous--Diaconis conjecture also asserts, for $k gg\log |G|$, that the cutoff time should depend only on $k$ and $|G|$. This was verified for all Abelian groups. Our result shows that this is not the case for $U_{p,d}$: the cutoff time depends on $k$, $|U_{p,d}| = p^{d(d-1)/2}$ and $|U_{p,d}^\mathrm{ab}|=p^{d-1}$. We also show that all but $o(|U_{p,d}|)$ of the elements of $U_{p,d}$ lie at graph distance $M \pm o(M)$ from the identity, where $M$ is the minimal radius of a ball in $\mathbb Z^k$ of cardinality $|U_{p,d}^\mathrm{ab}| = p^{d-1}$. Finally, we show that the diameter is also asymptotically $M$ when $k \gtrsim \log |U_{p,d}^\textrm{ab}|$ and $d\asymp1$.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,128 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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