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Enregistrement W7133105395

The Hausdorff Dimension of the Level Sets of the Directed Landscape

2024· dissertation· W7133105395 sur OpenAlexaff
Lemonte Alie-Lamarche

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversality (dynamical systems)Hausdorff dimensionEffective dimensionScalingFractalEuclidean geometryLimit setMinkowski–Bouligand dimensionContinuum percolation theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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