Supplementary Tables for “Numerical Results on Class Groups of Imaginary Quadratic Fields”
Notice bibliographique
Résumé
We present supplemental tables and additional data that extend that presented in [7]. Data corresponding to all the conjectures mentioned in [7] are included, and all tables are complete, including previously published results. In addition, two corrections to the data in [7] are included: – Originally, we only listed first occurrences of p-Sylow subgroups for primes p ≤ 173. In this paper, we present the entire list, for primes p ≤ 389. See Table 7. – When listing the first ∆ needing prime ideals of norm up to p, we pointed out an anomaly in the data at p = 181. Subsequent analysis has shown this to be a bug in our statistics gathering program. The data no longer contains any anomalies of this sort. See Table 15. Bounds on L(1, χ) There has been significant interest [2, 3, 6, 11] in the extreme values of L(1, χ∆) due to the relationship between it and the class number h∆. This can be seen in the analytic class number formula, L(1, χ∆) = h∆π where extreme values of L(1, χ∆) correspond to extreme values of h∆. In [10], Littlewood developed bounds on L(1, χ∆), namely that under the ERH, {1 + o(1)}(c1 log log ∆) −1 < L(1, χ∆) < {1 + o(1)}c2 log log(∆) , (0.1) where c1 and c2 are defined as follows: c1 = 12e γ /π 2 and c2 = 2e γ when 2 ∤ ∆ c1 = 8e γ /π 2 and c2 = e γ when 2 | ∆. ⋆ All three authors are supported in part by NSERC of Canada. In [11], Shanks investigated Littlewood’s bounds, and defined two values he termed the upper and lower Littlewood indices ULI = L(1, χ∆)/(c2 log log ∆) LLI = L(1, χ∆)c1 log log ∆. These indices effectively ignore the o(1) given in Littlewood’s bounds. We would expect extreme values of the LLI and the ULI to approach 1. Finally, as in [11], we define the function
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,615 | 0,201 |
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 ».