Notice bibliographique
Résumé
Abstract Romyar Sharifi has constructed a map $\varpi _M$ from the first homology of the modular curve $X_1(M)$ to the K-group $K_2(\operatorname {\mathrm {\mathbf {Z}}}[\zeta _M+\zeta _M^{-1}, \frac {1}{M}]) \otimes \operatorname {\mathrm {\mathbf {Z}}}[1/2]$ , where $\zeta _M$ is a primitive Mth root of unity. Sharifi conjectured that $\varpi _M$ is annihilated by a certain Eisenstein ideal. Fukaya and Kato proved this conjecture after tensoring with $\operatorname {\mathrm {\mathbf {Z}}}_p$ for a prime $p\geq 5$ dividing M. More recently, Sharifi and Venkatesh proved the conjecture for Hecke operators away from M. In this note, we prove two main results. First, we give a relation between $\varpi _M$ and $\varpi _{M'}$ when $M' \mid M$ . Our method relies on the techniques developed by Sharifi and Venkatesh. We then use this result in combination with results of Fukaya and Kato in order to get the Eisenstein property of $\varpi _M$ for Hecke operators of index dividing M.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».