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Enregistrement W4406937392 · doi:10.1007/s11139-024-01001-6

Partitions and elementary symmetric polynomials: an experimental approach

2025· article· lv· W4406937392 sur OpenAlexaff
Cristina Ballantine, George R. Beck, Mircea Merca

Notice bibliographique

RevueThe Ramanujan Journal · 2025
Typearticle
Languelv
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Combinatorial Mathematics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsElementary symmetric polynomialPure mathematicsCombinatoricsAlgebra over a fieldOrthogonal polynomialsClassical orthogonal polynomials

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given a partition $$\lambda $$ λ , we write $$e_j(\lambda )$$ e j ( λ ) for the $$j^{\text {th}}$$ j th elementary symmetric polynomial $$e_j$$ e j evaluated at the parts of $$\lambda $$ λ and $$e_jp_A(n)$$ e j p A ( n ) for the sum of $$e_j(\lambda )$$ e j ( λ ) as $$\lambda $$ λ ranges over the set of partitions of n with parts in A. For $$e_jp_A(n)$$ e j p A ( n ) , we prove analogs of the classical formula for the partition function, $$p(n)=1/n \sum _{k=0}^{n-1}\sigma _1(n-k)p(k)$$ p ( n ) = 1 / n ∑ k = 0 n - 1 σ 1 ( n - k ) p ( k ) , where $$\sigma _1$$ σ 1 is the sum of divisors function. We prove several congruences for $$e_2p_4(n)$$ e 2 p 4 ( n ) , the sum of $$e_2$$ e 2 over the set of partitions of n into four parts. Define the function $$\text {pre}_j(\lambda )$$ pre j ( λ ) to be the multiset of monomials in $$e_j(\lambda )$$ e

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,006

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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