On off-diagonal Ramsey numbers for vector spaces over $\mathbb{F}_{2}$
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For every positive integer d, we show that there must exist an absolute constant $c \gt 0$ such that the following holds: for any integer $n \geqslant cd^{7}$ and any red-blue colouring of the one-dimensional subspaces of $\mathbb{F}_{2}^{n}$ , there must exist either a d-dimensional subspace for which all of its one-dimensional subspaces get coloured red or a 2-dimensional subspace for which all of its one-dimensional subspaces get coloured blue. This answers recent questions of Nelson and Nomoto, and confirms that for any even plane binary matroid N, the class of N-free, claw-free binary matroids is polynomially $\chi$ -bounded. Our argument will proceed via a reduction to a well-studied additive combinatorics problem, originally posed by Green: given a set $A \subset \mathbb{F}_{2}^{n}$ with density $\alpha \in [0,1]$ , what is the largest subspace that we can find in $A+A$ ? Our main contribution to the story is a new result for this problem in the regime where $1/\alpha$ is large with respect to n, which utilises ideas from the recent breakthrough paper of Kelley and Meka on sets of integers without three-term arithmetic progressions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».