Continuous wavelet transform of Schwartz distributions in 𝒟′(ℝ<sup>𝑛</sup>), 𝑛 ≤ 1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we extend the continuous wavelet transform to Schwartz distributions in D′(Rn) \mathcal{D}^{\prime}(\mathbb{R}^{n}) , n≥1 n\geq 1 , and derive the corresponding wavelet inversion formula (valid modulo a constant distribution) interpreting convergence in the weak distributional sense. The kernel of our wavelet transform is an element ψ(x) \psi(x) of D(Rn) \mathcal{D}(\mathbb{R}^{n}) , n≥1 n\geq 1 , which, when integrated along each of the real axes X1,X2,X3,…,Xn X_{1},X_{2},X_{3},\ldots,X_{n} vanishes, but none of its moments ∫Rnψ(x)xmdx \int_{\mathbb{R}^{n}}\psi(x)x^{m}\,dx is zero; here xm=x1m1x2m2…xnmn x^{m}=x_{1}^{{m_{1}}}\,x_{2}^{{m_{2}}}\ldots x_{n}^{{m_{n}}} , dx=dx1dx2…dxn dx=dx_{1}\,dx_{2}\ldots dx_{n} and m=(m1,m2,…,mn) m=(m_{1},m_{2},\ldots,m_{n}) and each of m1,m2,…,mn m_{1},m_{2},\ldots,m_{n} is at least 1. The set of such kernel will be denoted by Dm(Rn) \mathcal{D}_{m}(\mathbb{R}^{n}) . But the uniqueness theorem for our wavelet inversion formula is valid for the space DF′(Rn) \mathcal{D}_{F}^{\prime}(\mathbb{R}^{n}) obtained by filtering (deleting) (i) all non-zero constant distributions from the space D′(Rn) \mathcal{D}^{\prime}(\mathbb{R}^{n}) , (ii) all non-zero constants that appear with a distribution as a union as for example for x12+x22+⋯xn21+x12+x22+⋯xn2=1-11+x12+x2
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».