MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4298842372 · doi:10.48550/arxiv.0910.5936

Convexity properties of the condition number II

2009· preprint· en· W4298842372 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Beltrán, Jean‐Pierre Dedieu, Gregorio Malajovich, M. Shub

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topics in Algebra
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversitat de BarcelonaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMathematicsHessian matrixPure mathematicsRank (graph theory)GeodesicConvexityLipschitz continuityConvex functionMatrix (chemical analysis)Mathematical analysisRegular polygonCombinatoricsApplied mathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our previous paper [SIMAX 31 n.3 1491-1506(2010)], we studied the condition metric in the space of maximal rank matrices. Here, we show that this condition metric induces a Lipschitz-Riemann structure on that space. After investigating geodesics in such a nonsmooth structure, we show that the inverse of the smallest singular value of a matrix is a log-convex function along geodesics (Theorem 1). We also show that a similar result holds for the solution variety of linear systems (Theorem 31). Some of our intermediate results, such as Theorem 12, on the second covariant derivative or Hessian of a function with symmetries on a manifold, and Theorem 29 on piecewise self-convex functions, are of independent interest. Those results were motivated by our investigations on the com- plexity of path-following algorithms for solving polynomial systems.

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)0,009
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,093 · 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
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetAdvanced Topics in AlgebraTravaux en français237 207