Heat kernel estimates for inner uniform subsets of Harnack-type Dirichlet spaces
Notice bibliographique
Résumé
The main result of this thesis is the two-sided heat kernel estimates for both Dirich-let and Neumann problem in any inner uniform domain of the Euclidean space Rn. The results of this thesis are shown to hold more generally for any inner uniform domain in many other spaces with Gaussian-type heat kernel estimates. We as-sume that the heat equation is associated with a local divergence form differential operator, or more generally with a strictly local Dirichlet form on a complete locally compact metric space. Other results include the (parabolic) Harnack inequality and the boundary Harnack principle. BIOGRAPHICAL SKETCH Pavel Gyrya was born in Kharkiv, Ukraine in 1980. He studied in Kharkiv lyceum number 27 until 1997 and spent his school years focusing on mathematical com-petitions. He then went on to study for two years in Moscow State university and then transferred to the University of Toronto. After graduation from University of Toronto he entered the graduate program in Cornell university, and after two years of studying all the major subjects in mathematics, began his work with Prof. Saloff-Coste with the concentration on Analysis and Probability. After gradua-tion from Cornell University Pavel will switch gears and join American Express company to focus on business decisions based on modelling of financial risk. iii ACKNOWLEDGEMENTS
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».