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Enregistrement W4413186465 · doi:10.55016/ojs/cdm.v4i2.62086

The distribution of polynomials over finite fields, with applications to the Gowers norms

2009· article· en· W4413186465 sur OpenAlexvenueno aff
Ben Green, Terence Tao

Notice bibliographique

RevueContributions to Discrete Mathematics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic Number Theory Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsDistribution (mathematics)CombinatoricsFinite fieldOrthogonal polynomialsPure mathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we investigate the uniform distribution properties of polynomials in many variables and bounded degree over a fixed finite field F of prime order. Our main result is that a polynomial P : F^n -> F is poorly-distributed only if P is determined by the values of a few polynomials of lower degree, in which case we say that P has small rank. We give several applications of this result, paying particular attention to consequences for the theory of the so-called Gowers norms. We establish an inverse result for the Gowers U^{d+1}-norm of functions of the form f(x)= e_F(P(x)), where P : F^n -> F is a polynomial of degree less than F, showing that this norm can only be large if f correlates with e_F(Q(x)) for some polynomial Q : F^n -> F of degree at most d. The requirement deg(P) < |F| cannot be dropped entirely. Indeed, we show the above claim fails in characteristic 2 when d = 3 and deg(P)=4, showing that the quartic symmetric polynomial S_4 in F_2^n has large Gowers U^4-norm but does not correlate strongly with any cubic polynomial. This shows that the theory of Gowers norms in low characteristic is not as simple as previously supposed. This counterexample has also been discovered independently by Lovett, Meshulam, and Samorodnitsky. We conclude with sundry other applications of our main result, including a recurrence result and a certain type of nullstellensatz.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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