Additive triples in groups of odd prime order
Notice bibliographique
Résumé
Let $p$ be an odd prime. For nontrivial proper subsets $A,B$ of $\mathbb{Z}_p$ of cardinality $s,t$, respectively, we count the number $r(A,B,B)$ of additive triples, namely elements of the form $(a, b, a+b)$ in $A \times B \times B$. For given $s,t$, what is the spectrum of possible values for $r(A,B,B)$? In the special case $A=B$, the additive triple is called a Schur triple. Various authors have given bounds on the number $r(A,A,A)$ of Schur triples, and shown that the lower and upper bound can each be attained by a set $A$ that is an interval of $s$ consecutive elements of $\mathbb{Z}_p$. However, there are values of $p,s$ for which not every value between the lower and upper bounds is attainable. We consider here the general case where $A,B$ can be distinct. We use Pollard's generalization of the Cauchy-Davenport Theorem to derive bounds on the number $r(A,B,B)$ of additive triples. In contrast to the case $A=B$, we show that every value of $r(A,B,B)$ from the lower bound to the upper bound is attainable: each such value can be attained when $B$ is an interval of $t$ consecutive elements of $\mathbb{Z}_p$.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».