Cyclic inner functions in growth classes and applications to approximation problems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is well known that for any inner function $\theta $ defined in the unit disk $\mathbb {D}$ , the following two conditions: (i) there exists a sequence of polynomials $\{p_n\}_n$ such that $\lim _{n \to \infty } \theta (z) p_n(z) = 1$ for all $z \in \mathbb {D}$ and (ii) $\sup _n \| \theta p_n \|_\infty < \infty $ , are incompatible, i.e., cannot be satisfied simultaneously. However, it is also known that if we relax the second condition to allow for arbitrarily slow growth of the sequence $\{ \theta (z) p_n(z)\}_n$ as $|z| \to 1$ , then condition (i) can be met for some singular inner function. We discuss certain consequences of this fact which are related to the rate of decay of Taylor coefficients and moduli of continuity of functions in model spaces $K_\theta $ . In particular, we establish a variant of a result of Khavinson and Dyakonov on nonexistence of functions with certain smoothness properties in $K_\theta $ , and we show that the classical Aleksandrov theorem on density of continuous functions in $K_\theta $ is essentially optimal. We consider also the same questions in the context of de Branges–Rovnyak spaces $\mathcal {H}(b)$ and show that the corresponding approximation result also is optimal.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».