Ulam's method for computing stationary densities of invariant measures for piecewise convex maps with countably infinite number of branches
Notice bibliographique
Résumé
Let $τ: I=[0, 1]\to [0, 1]$ be a piecewise convex map with countably infinite number of branches. In \cite{GIR}, the existence of absolutely continuous invariant measure (ACIM) $μ$ for $τ$ and the exactness of the system $(τ, μ)$ has been proven. In this paper, we develop an Ulam method for approximation of $f^*$, the density of ACIM $μ$. We construct a sequence $\{τ_n\}_{n=1}^\infty$ of maps $τ_n: I\to I$ s. t. $τ_n$ has a finite number of branches and the sequence $τ_n$ converges to $τ$ almost uniformly. Using supremum norms and Lasota-Yorke type inequalities, we prove the existence of ACIMs $μ_n$ for $τ_n$ with the densities $f_n$. For a fixed $n$, we apply Ulam's method with $k$ subintervals to $τ_n$ and compute approximations $f_{n,k}$ of $f_n$. We prove that $f_{n,k}\to f^*$ as $n\to \infty, k\to \infty,$ both a.e. and in $L^1$. We provide examples of piecewise convex maps $τ$ with countably infinite number of branches, their approximations $τ_n$ with finite number of branches and for increasing values of parameter $k$ show the errors $\|f^*-f_{n,k}\|_1$.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».