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Enregistrement W4415022614 · doi:10.3934/dcds.2025152

Shifts of finite type obtained by forbidding a single pattern

2025· article· en· W4415022614 sur OpenAlexaff
Nishant Chandgotia, Brian Marcus, J. Elizabeth Richey, Chengyu Wu

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCellular Automata and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)Isomorphism (crystallography)Finite setSequence (biology)Type (biology)Class (philosophy)Space (punctuation)Set (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given a finite word $ w $, Guibas and Odlyzko (J. Combin. Theory Ser. A, 30, 1981,183-208) showed that the autocorrelation polynomial $ \phi_w(t) $ of $ w $, which records the set of self-overlaps of $ w $, explicitly determines for each $ n $, the number $ |\mathcal{B}_n(w)| $ of words of length $ n $ that avoid $ w $. We consider this and related problems from the viewpoint of symbolic dynamics, focusing on the setting of $ X_{\{w\}} $, the space of all bi-infinite sequences that avoid $ w $. We first summarize and elaborate upon (J. Combin. Theory Ser. A, 30, 1981,183-208) and other work to show that the sequence $ |\mathcal{B}_n(w)| $ is equivalent to several invariants of $ X_{\{w\}} $. We then give a finite-state labeled graphical representation $ L_w $ of $ X_{\{w\}} $ and show that $ w $ can be recovered from the graph isomorphism class of the unlabeled version of $ L_w $. Using $ L_w $, we apply ideas from probability and Perron-Frobenius theory to obtain results comparing features of $ X_{\{w\}} $ for different $ w $. Next, we give partial results on the problem of classifying the spaces $ X_{\{w\}} $ up to conjugacy. Finally, we extend some of our results to spaces of multi-dimensional arrays that avoid a given finite pattern.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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