Generalized Riemann Functions, Their Weights, and the Complete Graph
Notice bibliographique
Résumé
By a Riemann function we mean a function $f:\mathbb{Z}^n\to\mathbb{Z}$ such that $f(\mathbf{d})$ is equals $0$ for $d_1+\cdots+d_n$ sufficiently small, and equals $d_1+\cdots+d_n+C$ for a constant, $C$, for $d_1+\cdots+d_n$ sufficiently large. By adding $1$ to the Baker-Norine rank function of a graph, one gets an equivalent Riemann function, and similarly for related rank functions.
 To each Riemann function we associate a related function $W: \mathbb{Z}^n\to \mathbb{Z}$ via Möbius inversion that we call the weight of the Riemann function. We give evidence that the weight seems to organize the structure of a Riemann function in a simpler way: first, a Riemann function $f$ satisfies a Riemann-Roch formula iff its weight satisfies a simpler symmetry condition. Second, we will calculate the weight of the Baker-Norine rank for certain graphs and show that the weight function is quite simple to describe; we do this for graphs on two vertices and for complete graphs.
 For complete graphs, we build on the work of Cori and Le Borgne who gave a linear time method to compute the Baker-Norine rank of the complete graph. The associated weight function has a simple formula and is extremely sparse (i.e., mostly zero). Our computation of the weight function leads to a new linear time algorithm to compute the Baker-Norine rank, via a new formula likely related to one of Cori and Le Borgne, but seemingly simpler for general $\mathbf{d}\in \mathbb{Z}^n$, namely$$r_{{\rm BN},K_n}(\mathbf{d}) =-1+\biggl| \biggl\{ i=0,\ldots,\deg(\mathbf{d}) \ \Bigm|\ \sum_{j=1}^{n-2} \bigl( (d_j-d_{n-1}+i) \bmod n \bigr) \le \deg(\mathbf{d})-i\biggr\} \biggr|.$$However, the formula of Cori and Le Borgne, which requires $\mathbf{d}\in \mathbb{Z}^n$ to be a sorted parking function, is easier to evaluate for such $\mathbf{d}$.
 Our study of weight functions leads to a natural generalization of Riemann functions, with many of the same properties exhibited by Riemann functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».