Alexandrov’s estimate revisited
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alexandrov’s estimate states that if $\Omega $ is a bounded open convex domain in $\mathbb {R}^n$ and $u:\bar \Omega \to \mathbb {R}$ is a convex solution of the Monge-Ampère equation $\det D^2 u = f$ that vanishes on $\partial \Omega $ , then $$\begin{align*}|u(x) - u(y)| \le \omega(|x-y|)(\int_\Omega f)^{1/n} \qquad \text{for }\omega(\delta) = C_n\,\text{diam}(\Omega)^{\frac{n-1}n} \delta^{1/n}. \end{align*}$$ We establish a variety of improvements of this, depending on the geometry of $\partial \Omega $ . For example, we show that if the curvature is bounded away from $0$ , then the estimate remains valid if $\omega (\delta )$ is replaced by $C_\Omega \delta ^{\frac 12 + \frac 1{2n}}$ . We determine the sharp constant $C_\Omega $ when $n=2$ , and when $n\ge 3$ and $\partial \Omega $ is $C^2$ , we determine the sharp asymptotics of the optimal modulus of continuity $\omega _\Omega (\delta )$ as $\delta \to 0$ . For arbitrary convex domains, we characterize the scaling of the optimal modulus $\omega _\Omega $ . Our results imply in particular that unless $\partial \Omega $ has a flat spot, $\omega _\Omega (\delta ) = o(\delta ^{1/n})$ as $\delta \to 0$ , and under very mild nondegeneracy conditions, they yield the improved Hölder estimate, $\omega _\Omega (\delta ) \le C \delta ^\alpha
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».