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Enregistrement W4292332187 · doi:10.21468/scipost.report.4509

Report on 2110.03644v2

2022· peer-review· en· W4292332187 sur OpenAlexfundno aff
Ana Ros Camacho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic structures and combinatorial models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Colleges and UniversitiesIndustry CanadaNational Science FoundationGovernment of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueNational Centres of Competence in Research SwissMAPSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAmerican Institute of Mathematics
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many applications of fusion categories, particularly in physics, require the associators or Fsymbols to be known explicitly.Finding these matrices typically involves solving vast systems of coupled polynomial equations in large numbers of variables.In this work, we present an algorithm that allows associator data for some category with unknown associator to be computed from a Morita equivalent category with known data.Given a module category over the latter, we utilize the representation theory of a module tube category, built from the known data, to compute this unknown associator data.When the input category is unitary, we discuss how to ensure the obtained data is also unitary.We provide several worked examples to illustrate this algorithm.In addition, we include several Mathematica files showing how the algorithm can be used to compute the data for the Haagerup category H1, whose data was previously unknown.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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