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Enregistrement W4412729660 · doi:10.4171/aihpc/158

An infinite double bubble theorem

2025· article· en· W4412729660 sur OpenAlex
Lia Bronsard, Michael Novack

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnales de l Institut Henri Poincaré C Analyse Non Linéaire · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topology and Set Theory
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleMathematicsCalculus (dental)Pure mathematicsPhysicsMechanicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classical double bubble theorem characterizes the minimizing partitions of \mathbb{R}^{n} into three chambers, two of which have prescribed finite volume. In this paper we prove a variant of the double bubble theorem in which two of the chambers have infinite volume. Such a configuration is an example of a (1,2)-cluster , or a partition of \mathbb{R}^{n} into three chambers, two of which have infinite volume and only one of which has finite volume. A (1,2) -cluster is locally minimizing with respect to a family of weights \{c_{jk}\} if for any B_{r}(0) , it minimizes the interfacial energy \sum_{j<k}c_{jk}\mathcal{H}^{n-1}(\partial \mathcal{X}(j) \cap \partial\mathcal{X}(k) \cap B_{r}(0)) among all variations with compact support in B_{r}(0) which preserve the volume of \mathcal{X}(1) . For (1,2) clusters, the analogue of the weighted double bubble is the weighted lens cluster , and we show that it is locally minimizing. Furthermore, under a symmetry assumption on \{c_{jk}\} that includes the case of equal weights, the weighted lens cluster is the unique local minimizer in \mathbb{R}^{n} for n\leq 7 , with the same uniqueness holding in \mathbb{R}^{n} for n\geq 8 under a natural growth assumption. We also obtain a closure theorem for locally minimizing (N,2) -clusters.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,326 · 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