Laurent Series and Puiseux Series in Maple
Notice bibliographique
Résumé
Let K be an algebraically closed field of characteristic zero. The field of fractions of the ring of formal multivariate power series over K, is called the field of formal multivariate Laurent series. In this document, we follow the ideas introduced by Monforte and Kauers in their paper Formal Laurent Series in Several Variables. Our objective is to report on a first implementation of formal multivariate Laurent series inside of Maple, and explain the challenges we had to overcome. In order to accomplish this goal, we make use of the already existing MultitivariatePowerSeries package, and its lazy evaluation scheme. In particular, we expose our ideas for adding and multiplying Laurent series with support inside different cones, where the support of a Laurent series is the set of all exponents of all non-zero monomials of our series. We also describe our biggest challenge, how to invert a Laurent series. Unfortunately, this problem cannot be completely solved in a lazy evaluation context. We describe some situations where we can solve the problem completely; our approach for the cases that fall outside of these situations; and how we let the user customize this approach, trading off between speed and the likelihood of an incorrect result. The algebraic closure of the field of formal multivariate Laurent series is call the field of formal multivariate Puiseux series. As an extension of our current work, we also present our ideas for an implementation of a multivariate Puiseux series object inside of Maple.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».