INVARIANTS OF PERSISTENCE MODULES DEFINED BY ORDER-EMBEDDINGS
Notice bibliographique
Résumé
One of the main objectives of topological data analysis is the study of discrete invariants for persistence modules, in particular when dealing with multiparameter persistence modules. In many cases, the invariants studied for these non-totally ordered posets $P$ can be obtained from restricting a given module to a subposet $X$ of $P$ that is totally ordered (or more generally, of finite representation type), and then computing the barcode (or the general direct sum decomposition) over $X$. We consider in this paper general order-preserving embeddings of representation-finite subposets $X$ into $P$ and study systematically the invariants obtained by decomposing the restriction of a given $P$-module $M$ to $X$ into its indecomposable summands. The restriction functor from $\mathrm{mod}\ P$ to $\mathrm{mod}\ X$ is well-studied, and it is known to be exact and admits both left and right adjoint functors, known as induction and co-induction functors. This allows us to obtain new homological insights, and also to re-interpret previous results. We use this approach also to determine bases of the image of these invariants, thus generalizing the concept of signed barcodes which is considered in the literature in relation to stability results. It turns out that considering only order-embeddings of one fixed poset $X$ into the poset $P$, and studying the set of all indecomposables obtained from $X$ introduces a lot of redundancy. We therefore also study iterated embeddings of several posets of increasing sizes, while limiting attention to only some indecomposables (that have not been obtained from embedding of smaller posets previously).
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».