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Enregistrement W4402702661 · doi:10.48550/arxiv.2408.14394

Gromov-Hausdorff Distance for Directed Spaces

2024· preprint· en· W4402702661 sur OpenAlexfundno aff
Lisbeth Fajstrup, Brittany Terese Fasy, Wenwen Li, Lydia Mezrag, Tatum Rask, Francesca Tombari, Živa Urbančič

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topology and Set Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneAalborg UniversitetEngineering and Physical Sciences Research CouncilMontana State UniversityUniversité de MontréalNational Science Foundation
Mots-clésHausdorff spaceHausdorff distanceMathematicsUrysohn and completely Hausdorff spacesPure mathematicsHausdorff dimensionHausdorff measureMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gromov-Hausdorff distance measures the similarity between two metric spaces by isometrically embedding them into an ambient metric space. We introduce an analogue of this distance for metric spaces endowed with directed structures. The directed Gromov-Hausdorff distance measures the distance between two extended metric spaces, where the new metric, defined on the same underlying space, is induced by the length of zigzag paths. This distance is then computed by isometrically embedding the directed metric spaces into an ambient directed space equipped with the zigzag distance. Analogously to the classical Gromov-Hausdorff distance, we also propose alternative formulations based on the distortion of d-maps and d-correspondences. However, unlike the classical case, these directed distances are not equivalent.

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 enseignants0,468
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,143 · 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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