Computing error bounds for asymptotic expansions of regular P-recursive sequences
Notice bibliographique
Résumé
Over the last several decades, improvements in the fields of analytic combinatorics and computer algebra have made determining the asymptotic behaviour of sequences satisfying linear recurrence relations with polynomial coefficients largely a matter of routine, under assumptions that hold often in practice. The algorithms involved typically take a sequence, encoded by a recurrence relation and initial terms, and return the leading terms in an asymptotic expansion up to a big-O error term. Less studied, however, are effective techniques giving an explicit bound on asymptotic error terms. Among other things, such explicit bounds typically allow the user to automatically prove sequence positivity (an active area of enumerative and algebraic combinatorics) by exhibiting an index when positive leading asymptotic behaviour dominates any error terms. In this article, we present a practical algorithm for computing such asymptotic approximations with rigorous error bounds, under the assumption that the generating series of the sequence is a solution of a differential equation with regular (Fuchsian) dominant singularities. Our algorithm approximately follows the singularity analysis method of Flajolet and Odlyzko [SIAM J. Discrete Math. 3 (1990), pp. 216–240], except that all big-O terms involved in the derivation of the asymptotic expansion are replaced by explicit error terms. The computation of the error terms combines analytic bounds from the literature with effective techniques from rigorous numerics and computer algebra. We implement our algorithm in the SageMath computer algebra system and exhibit its use on a variety of applications (including our original motivating example, solution uniqueness in the Canham model for the shape of genus one biomembranes).
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 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 | 0,006 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».