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Enregistrement W4390722435 · doi:10.48550/arxiv.2401.03484

Infinitely ludic categories

2024· preprint· en· W4390722435 sur OpenAlexfundno aff
Matheus Duzi, Paul J. Szeptycki, Walter Tholen

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topology and Set Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMathematicsMorphismCartesian closed categoryMathematical proofPure mathematicsFunctorDistributive propertyCommutative propertyAxiomDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pursuing a new approach to the study of infinite games in combinatorics, we introduce the categories $\mathbf{Game}_{A}$ and $\mathbf{Game}_{B}$ and improve some classical results concerning topological games related to the duality between covering properties of $X$ and convergence properties of $\mathrm{C}_{\mathrm {p}}(X)$ by establishing the existence and key role of certain natural transformations. We then describe these ludic categories in various equivalent forms, viewing their objects as certain structured trees, presheaves, or metric spaces, and we thereby obtain their arboreal, functorial and metrical appearances. We use their metrical disguise to demonstrate a universality property of the Banach-Mazur game. The various equivalent descriptions come with underlying functors to more familiar categories which help establishing some important properties of the game categories: they are complete, cocomplete, extensive, cartesian closed, and coregular, but neither regular nor locally cartesian closed. We prove that their classes of strong epimorphisms, of regular epimorphisms, and of descent morphisms, are all distinct, and we show that these categories have weak classifiers for strong partial maps. Some of the categorical constructions have interesting game-theoretic interpretations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,101 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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