Some Bounds Related to the $2$-adic Littlewood Conjecture
Notice bibliographique
Résumé
For every irrational real $α$, let $M(α) = \sup_{n\geq 1} a_n(α)$ denote the largest partial quotient in its continued fraction expansion (or $\infty$, if unbounded). The $2$-adic Littlewood conjecture (2LC) can be stated as follows: There exists no irrational $α$ such that $M(2^k α)$ is uniformly bounded by a constant $C$ for all $k\geq 0$. In 2016, Badziahin proved (considering a different formulation of 2LC) that if a counterexample exists, then the bound $C$ is at least $8$. We improve this bound to $15$. Then we focus on a ``B-variant'' of 2LC, where we replace $M(α)$ by $B(α) = \limsup_{n\to \infty} a_n(α)$. In this setting, we prove that if $B(2^k α) \leq C$ for all $k\geq 0$, then $C \geq 5$. For the proof we use Hurwitz's algorithm for multiplication of continued fractions by 2. Along the way, we find families of quadratic irrationals $α$ with the property that for arbitrarily large $K$ there exist $β, 2β, 4 β, \ldots, 2^K β$ all equivalent to $α$.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».