The refined solution to the Capelli eigenvalue problem for $\mathfrak{gl}(m|n)\oplus\mathfrak{gl}(m|n)$ and $\mathfrak{gl}(m|2n)$
Notice bibliographique
Résumé
Let $\mathfrak g$ be either the Lie superalgebra $\mathfrak{gl}(V)\oplus\mathfrak{gl}(V)$ where $V:=\mathbb C^{m|n}$ or the Lie superalgebra $\mathfrak{gl}(V)$ where $V:=\mathbb C^{m|2n}$. Furthermore, let $W$ be the $\mathfrak g$-module defined by $W:=V\otimes V^*$ in the former case and $W:=\mathcal S^2(V)$ in the latter case. Associated to $(\mathfrak g,W)$ there exists a distinguished basis of Capelli operators $\left\{D^λ\right\}_{λ\inΩ}$, naturally indexed by a set of hook partitions $Ω$, for the subalgebra of $\mathfrak g$-invariants in the superalgebra $\mathcal{PD}(W)$ of superdifferential operators on $W$. Let $\mathfrak b$ be a Borel subalgebra of $\mathfrak g$. We compute eigenvalues of the $D^λ$ on the irreducible $\mathfrak g$-submodules of $\mathcal{P}(W)$ and obtain them explicitly as the evaluation of the interpolation super Jack polynomials of Sergeev--Veselov at suitable affine functions of the $\mathfrak b$-highest weight. While the former case is straightforward, the latter is significantly more complex. This generalizes a result by Sahi, Salmasian and Serganova for these cases, where such formulas were given for a fixed choice of Borel subalgebra.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».