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Enregistrement W4415966258 · doi:10.48550/arxiv.2510.17729

Free boundary minimal surfaces in products of balls

2025· preprint· W4415966258 sur OpenAlexfundno aff
Jaigyoung Choe, Ailana Fraser

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric Analysis and Curvature Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésMinimal surfaceBoundary (topology)Surface (topology)Homogeneous spaceProduct (mathematics)Free boundary problemEuclidean geometryDifferential geometryMetric (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we develop an extremal eigenvalue approach to the problem of construction of free boundary minimal surfaces in the product of Euclidean balls of chosen radii. The extremal problem involves a linear combination of normalized mixed Steklov-Neumann eigenvalues. The problem is motivated by the Schwarz P-surface which is a free boundary minimal surface in a cube. We show that the problem often does not have an absolute maximum in the product case even though it is bounded from above. By imposing a finite group of symmetries on both the surface and on the eigenfunctions we construct at least one free boundary minimal surface in a rectangular prism with arbitrary side lengths. We further show that unless the rectangular prism is a cube there are at least two such surfaces. We also prove that any immersed free boundary minimal surface of genus 0 with one boundary component on each face of a rectangular prism, and that is invariant under the reflections interchanging opposite faces of the prism, is necessarily embedded. Finally we show that for a genus 0 surface with 6 boundary components and suitable reflection symmetries there is a maximizing metric which can be realized by a free boundary minimal immersion into a product of Euclidean balls.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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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