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Enregistrement W4288413698 · doi:10.48550/arxiv.1903.07522

Scaling limits of permutation classes with a finite specification: a dichotomy

2019· preprint· en· W4288413698 sur OpenAlexaff
Frédérique Bassino, Mathilde Bouvel, Valentin Féray, Lucas Gerin, Mickaël Maazoun, Adeline Pierrot

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom permutationPermutation (music)MathematicsSeparable spaceLimit (mathematics)Substitution (logic)CombinatoricsDiscrete mathematicsLimitingScaling limitScalingSymmetric groupComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider uniform random permutations in classes having a finite combinatorial specification for the substitution decomposition. These classes include (but are not limited to) all permutation classes with a finite number of simple permutations. Our goal is to study their limiting behavior in the sense of permutons. The limit depends on the structure of the specification restricted to families with the largest growth rate. When it is strongly connected, two cases occur. If the associated system of equations is linear, the limiting permuton is a deterministic $X$-shape. Otherwise, the limiting permuton is the Brownian separable permuton, a random object that already appeared as the limit of most substitution-closed permutation classes, among which the separable permutations. Moreover these results can be combined to study some non strongly connected cases. To prove our result, we use a characterization of the convergence of random permutons by the convergence of random subpermutations. Key steps are the combinatorial study, via substitution trees, of families of permutations with marked elements inducing a given pattern, and the singularity analysis of the corresponding generating functions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,118 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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