Notice bibliographique
Résumé
Stationary geodesic nets are embedded graphs in a Riemannian manifold $(M^{n},g)$ which are stationary with respect to the length functional. In this thesis, we study the distribution of closed geodesics and stationary geodesic nets in Riemannian manifolds. We prove that for a generic set of metrics on a closed manifold $M^{n}$, $n\geq 2$, the union of all the embedded stationary geodesic nets in $(M^{n},g)$ forms a dense subset of $M^{n}$. For $n=2$, we prove that for generic metrics on $M^{2}$ we can obtain an equidistributed sequence of closed geodesics. This means that there exists a sequence of closed geodesics $\{\gamma_{i}\}_{i\in\mathbb{N}}$ such that for every open subset $U$ of $M^{2}$, \begin{equation*} \lim_{k\to\infty}\frac{\sum_{i=1}^{k}\length_{g}(\gamma_{i}\cap U)}{\sum_{i=1}^{k}\length_{g}(\gamma_{i})}=\frac{\Vol_{g}(U)}{\Vol_{g}(M)}. \end{equation*} We show that the previous equidistribution result also holds for $n\geq 3$ but replacing closed geodesics by stationary geodesic nets. The main tool that we use is Almgren-Pitts Min-Max Theory, in particular the Weyl law for the volume spectrum. We also prove a Structure Theorem for stationary geodesic nets analogous to that of Brian White for minimal submanifolds, which is used to prove the density and equidistribution results. The density result was obtained in collaboration with Yevgeny Liokumovich, and the equidistribution result in dimensions $2$ and $3$ is joint work with Xinze Li.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».