On the Dimension of Limit Sets on ℙ(ℝ3) via Stationary Measures: Variational Principles and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the (semi)group action of $\textrm{SL}_{n}({\mathbb R})$ on ${\mathbb P}({\mathbb R}^{n})$, a primary example of non-conformal, non-linear, and non-strictly contracting action. We establish variational principles of the affinity exponent for two main examples: the Borel Anosov representations and the Rauzy gasket. In [ 32], they obtain a dimension formula for the stationary measures on ${\mathbb P}({\mathbb R}^{3})$. Combined with our result, it allows us to study the Hausdorff dimension of limit sets of Anosov representations in $\textrm{SL}_{3}({\mathbb R})$ and the Rauzy gasket. It yields the equality between the Hausdorff dimensions and the affinity exponents in both settings, generalizing the classical Patterson–Sullivan formula. In the appendix, we improve the numerical lower bound of the Hausdorff dimension of Rauzy gasket to $1.5$.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».