Limiting Betti distributions of Hilbert schemes on <i>n</i> points
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hausel and Rodriguez-Villegas (2015, Astérisque 370, 113–156) recently observed that work of Göttsche, combined with a classical result of Erdös and Lehner on integer partitions, implies that the limiting Betti distribution for the Hilbert schemes $(\mathbb {C}^{2})^{[n]}$ on $n$ points, as $n\rightarrow +\infty ,$ is a Gumbel distribution. In view of this example, they ask for further such Betti distributions. We answer this question for the quasihomogeneous Hilbert schemes $((\mathbb {C}^{2})^{[n]})^{T_{\alpha ,\beta }}$ that are cut out by torus actions. We prove that their limiting distributions are also of Gumbel type. To obtain this result, we combine work of Buryak, Feigin, and Nakajima on these Hilbert schemes with our generalization of the result of Erdös and Lehner, which gives the distribution of the number of parts in partitions that are multiples of a fixed integer $A\geq 2.$ Furthermore, if $p_{k}(A;n)$ denotes the number of partitions of $n$ with exactly $k$ parts that are multiples of $A$ , then we obtain the asymptotic $$ \begin{align*} p_{k}(A,n)\sim \frac{24^{\frac k2-\frac14}(n-Ak)^{\frac k2-\frac34}}{\sqrt2\left(1-\frac1A\right)^{\frac k2-\frac14}k!A^{k+\frac12}(2\pi)^{k}}e^{2\pi\sqrt{\frac1{6}\left(1-\frac1A\right)(n-Ak)}}, \end{align*} $$ a result which is of independent interest.
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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».