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Enregistrement W4388302368 · doi:10.1002/mana.202300185

On singular limits of finite Hilbert transform operators on multi‐intervals

2023· article· en· W4388302368 sur OpenAlexafffund
M. Bertola, Elliot Blackstone, Andrei Katsevich, A. Tovbis

Notice bibliographique

RevueMathematische Nachrichten · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsMathematical analysisEigenfunctionOperator (biology)Method of steepest descentPure mathematicsEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we study the small‐ spectral asymptotics of an integral operator defined on two multi‐intervals and , when the multi‐intervals touch each other (but their interiors are disjoint). The operator is closely related to the multi‐interval finite Hilbert transform (FHT). This case can be viewed as a singular limit of self‐adjoint Hilbert–Schmidt integral operators with so‐called integrable kernels, where the limiting operator is still bounded, but has a continuous spectral component. The regular case when , and is of the Hilbert–Schmidt class, was studied in an earlier paper by the authors. The main assumption in this paper is that is a single interval (although part of our analysis is valid in a more general situation). We show that the eigenvalues of , if they exist, do not accumulate at . Combined with the results in an earlier paper by the authors, this implies that , the subspace of discontinuity (the span of all eigenfunctions) of , is finite dimensional and consists of functions that are smooth in the interiors of and . We also obtain an approximation to the kernel of the unitary transformation that diagonalizes , and obtain a precise estimate of the exponential instability of inverting . Our work is based on the method of Riemann–Hilbert problem and the nonlinear steepest descent method of Deift and Zhou.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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