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Enregistrement W3164094754 · doi:10.4171/jems/1068

A compactness theorem for the fractional Yamabe problem, Part I: The nonumbilic conformal infinity

2021· article· en· W3164094754 sur OpenAlexaff
Seunghyeok Kim, Monica Musso, Juncheng Wei

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Mathematical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNonlinear Partial Differential Equations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésMathematicsInfinityYamabe flowCompact spaceConformal mapPure mathematicsCompactness theoremMathematical analysisMathematical physicsPicard–Lindelöf theoremFixed-point theoremScalar curvatureSectional curvatureGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assume that (X, g^+) is an asymptotically hyperbolic manifold, (M, [\bar{h}]) is its conformal infinity, \rho is the geodesic boundary defining function associated to \bar{h} and \bar{g} = \rho^2 g^+ . For any \gamma in (0,1) , we prove that the solution set of the \gamma -Yamabe problem on M is compact in C^2(M) provided that convergence of the scalar curvature R[g^+] of (X, g^+) to -n(n+1) is sufficiently fast as \rho tends to 0 and the second fundamental form on M never vanishes. Since most of the arguments in the blow-up analysis performed here are insensitive to the geometric assumption imposed on X , our proof also provides a general scheme toward other possible compactness theorems for the fractional Yamabe problem.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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