MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402706390 · doi:10.48550/arxiv.2408.16141

The Riesz $α$-energy of log-concave functions and related Minkowski problem

2024· preprint· en· W4402706390 sur OpenAlexfundno aff
Niufa Fang, Deping Ye, Zengle Zhang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiquePoint processes and geometric inequalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre Scientifique et Technique du BâtimentNational Natural Science Foundation of ChinaChongqing Municipal Education CommissionNatural Science Foundation of ChongqingChongqing Science and Technology Commission
Mots-clésAlpha (finance)Riesz potentialMathematicsMinkowski spaceEnergy (signal processing)Concave functionMathematical analysisPure mathematicsRegular polygonMathematical physicsGeometryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We calculate the first order variation of the Riesz $α$-energy of a log-concave function $f$ with respect to the Asplund sum. Such a variational formula induces the Riesz $α$-energy measure of log-concave function $f$, which will be denoted by $\mathfrak{R}_α(f, \cdot)$. We pose the related Riesz $α$-energy Minkowski problem aiming to find necessary and/or sufficient conditions on a pregiven Borel measure $μ$ defined on $\Rn$ so that $μ=\mathfrak{R}_α(f,\cdot)$ for some log-concave function $f$. Assuming enough smoothness, the Riesz $α$-energy Minkowski problem reduces to a new Monge-Ampère type equation involving the Riesz $α$-potential. Moreover, this new Minkowski problem can be viewed as a functional counterpart of the recent Minkowski problem for the chord measures in integral geometry posed by Lutwak, Xi, Yang and Zhang (Comm.\ Pure\ Appl.\ Math.,\ 2024). The Riesz $α$-energy Minkowski problem will be solved under certain mild conditions on $μ$.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,130 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetPoint processes and geometric inequalitiesTravaux en français237 207