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Enregistrement W3160173577 · doi:10.1214/22-ejp842

Universal height and width bounds for random trees

2022· article· en· W3160173577 sur OpenAlexafffund
Louigi Addario‐Berry, Anna Brandenberger, Jad Hamdan, Céline Kerriou

Notice bibliographique

RevueElectronic Journal of Probability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsConjectureRandom treeCombinatoricsRandom graphTree (set theory)Discrete mathematicsBranching processTruncation (statistics)Exponential functionContext (archaeology)Branching (polymer chemistry)GraphStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We prove non-asymptotic stretched exponential tail bounds on the height of a randomly sampled node in a random combinatorial tree, which we use to prove bounds on the heights and widths of random trees from a variety of models. Our results allow us to prove a conjecture and settle an open problem of Janson [13], and nearly prove another conjecture and settle another open problem from the same work (up to a polylogarithmic factor). The key tool for our work is an equivalence in law between the degrees along the path to a random node in a random tree with given degree statistics, and a random truncation of a size-biased ordering of the degrees of such a tree. We also exploit a Poissonization trick introduced by Camarri and Pitman [9] in the context of inhomogeneous continuum random trees, which we adapt to the setting of random trees with fixed degrees. Finally, we propose and justify a change to the conventions of branching process nomenclature: the name “Galton–Watson trees” should be permanently retired by the community, and replaced with the name “Bienaymé trees”.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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