The Hausdorff Dimension of the Level Sets of the Directed Landscape
Notice bibliographique
Résumé
The directed landscape L introduced by Dauvergne, Ortmann, and Virág in 2018 in their groundbreaking paper [9] has rapidly become a central object of study in modern probability theory. It is believed by many that this random directed metric is possibly the universal scaling limit of the random growth models in the KPZ universality class. It was proven by Dauvergne, Nica, and Virág in 2021 in [11] that the directed landscape is, among other things, the scaling limit of at least six different models of last passage percolation in the uniform on compact topology. This universality of L as a scaling limit, as well as its ties to other random growth models, makes understanding anything about its fractal structure and geometry of significant interest in the wider long-term endeavour to fully understand the structure of the KPZ universality class. In this thesis, we prove several results about the fractal structure of the level sets of L(0, 0; ·, ·) as a function on R×(0,∞), which translate quite easily into very similar statements about the corresponding level sets of L on its domain. We first prove that the h−level sets of rescaled Exponential last passage percolation starting at (0,0) converge in the Hausdorff metric induced by the Euclidean norm to the h−level set of L(0, 0; ·, ·) on any convex compact set K ⊆ R×(0,∞). We then prove that the Hausdorff dimension of the h−level set of L(0, 0; ·, ·) is at most 5/3 almost surely for all h ∈ R. We conclude this thesis by developing a strategy to systematically find lower bounds on the Hausdorff dimension of random h−level sets of stochastic processes indexed by R2 that hold with a positive h−dependent probability ph. We apply this strategy to L(0, 0; ·, ·) to establish that the h− level set of L(0, 0; ·, ·) has Hausdorff dimension at least 3/2 with a positive h−dependent probability. In the process of doing so, we also construct a partial-two point bound for L(0, 0; ·, ·). This thesis is based on several projects of joint work conducted with Virginia Pedreira under the supervision of Bálint Virág.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».