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Enregistrement W7096675959

Supplementary Tables for “Numerical Results on Class Groups of Imaginary Quadratic Fields”

2008· article· en· W7096675959 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic Geometry and Number Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTable (database)Class (philosophy)Prime (order theory)Quadratic equationNorm (philosophy)Prime numberContingency table
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6150,201

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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