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Enregistrement W4282973889 · doi:10.48550/arxiv.2206.06861

The Stieltjes--Fekete problem and degenerate orthogonal polynomials

2022· preprint· en· W4282973889 sur OpenAlexfundno aff
Marco Bertola, Eduardo Chavez-Heredia, Тамара Грава

Notice bibliographique

RevueBristol Research (University of Bristol) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGruppo Nazionale per la Fisica MatematicaHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionIstituto Nazionale di Alta Matematica "Francesco Severi"
Mots-clésRiemann–Stieltjes integralOrthogonal polynomialsMathematicsOrthogonalityDegenerate energy levelsLogarithmClassical orthogonal polynomialsDiscrete orthogonal polynomialsPure mathematicsField (mathematics)Algebraic numberMathematical analysisDiscrete mathematicsIntegral equationGeometryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A famous result of Stieltjes relates the zeroes of the classical orthogonal polynomials with the configurations of points on the line that minimize a suitable energy. The energy has logarithmic interactions and an external field whose exponential is related to the weight of the classical orthogonal polynomials. The optimal configuration satisfies an algebraic set of equations: we call this set of algebraic equations the Stieltjes--Fekete problem or equivalently the Stieltjes--Bethe equations. In this work we consider the Stieltjes-Fekete problem when the derivative of the external field is an arbitrary rational complex function. We show that its solutions are in one-to-one correspondence with the zeroes of certain non-hermitean orthogonal polynomials that satisfy an excess of orthogonality conditions and are thus termed "degenerate". This generalizes the original result of Stieltjes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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