MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403939412 · doi:10.37236/12950

From Quasi-Symmetric to Schur Expansions with Applications to Symmetric Chain Decompositions and Plethysm

2024· article· en· W4403939412 sur OpenAlexafffund
Rosa Orellana, Franco Saliola, Anne Schilling, Mike Zabrocki

Notice bibliographique

RevueThe Electronic Journal of Combinatorics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topics in Algebra
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsSymmetric functionStanley symmetric functionRing of symmetric functionsSymmetric groupChain (unit)Schur polynomialPure mathematicsPhysicsQuantum mechanicsOrthogonal polynomials

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is an important problem in algebraic combinatorics to deduce the Schur function expansion of a symmetric function whose expansion in terms of the fundamental quasisymmetric function is known. For example, formulas are known for the fundamental expansion of a Macdonald symmetric function and for the plethysm of two Schur functions, while the Schur expansions of these expressions are still elusive. Based on work of Egge, Loehr and Warrington, Garsia and Remmel provided a method to obtain the Schur expansion from the fundamental expansion by replacing each quasisymmetric function by a Schur function (not necessarily indexed by a partition) and using straightening rules to obtain the Schur expansion. Here we provide a new method that only involves the coefficients of the quasisymmetric functions indexed by partitions and the quasi-Kostka matrix. As an application, we identify the lexicographically largest term in the Schur expansion of the plethysm of two Schur functions. We provide the Schur expansion of $s_w[s_h](x,y)$ for $w=2,3,4$ using novel symmetric chain decompositions of Young's lattice for partitions in a $w\times h$ box. For $w=4$, this is the first known combinatorial expression for the coefficient of $s_{\lambda}$ in $s_{w}[s_{h}]$ for two-row partitions $\lambda$, and for $w=3$ the combinatorial expression is new.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Electronic Journal of CombinatoricsMême sujetAdvanced Topics in AlgebraTravaux en français237 207