MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3000042532 · doi:10.71781/15134

Extremes of log-correlated random fields and the Riemann zeta function, and some asymptotic results for various estimators in statistics

2019· dissertation· en· W3000042532 on OpenAlexfundno aff
Frédéric Ouimet

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldDecision Sciences
TopicProbability and Risk Models
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
KeywordsEstimatorStatisticsMathematicsRiemann zeta functionStatistical physicsMathematical analysisPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cette thèse, nous étudions les valeurs extrêmes de certains champs aléatoires log-corrélés qui sont gaussiens (le champ libre gaussien inhomogène et la marche aléatoire branchante inhomogène) ou approximativement gaussiens (le log-module de la fonction zêta de Riemann sur la ligne critique et un modèle-jouet randomisé de celui-ci), ainsi que les propriétés asymptotiques de divers estimateurs en statistique. Outre l'introduction et la conclusion, la thèse est divisée en trois parties, chacune contenant trois articles. La première partie contient trois articles sur les champs gaussiens log-corrélés. Le premier article montre le premier ordre de convergence du maximum et du nombre de hauts points pour le champ libre gaussien inhomogène sur tout son domaine. Le deuxième article utilise les résultats du premier article pour montrer que la loi limite de la mesure de Gibbs est une cascade de Ruelle avec un certain nombre d'échelles effectives (un arbre de processus de Poisson-Dirichlet). Le troisième article montre la tension du maximum recentré pour la marche aléatoire branchante inhomogène. La deuxième partie contient trois articles sur la fonction zêta de Riemann. Le premier article montre que, à basse température, la loi limite de la mesure de Gibbs d'un modèle-jouet randomisé du log-module de zêta sur la ligne critique est un processus de Poisson-Dirichlet. Le deuxième article concerne le problème ouvert de la tension du maximum recentré pour ce modèle-jouet sur un intervalle de longueur $O(1)$. Nous simplifions le problème en montrant que le maximum continue se situe à une constante près d'un maximum discret sur $O(\log T \sqrt{\log \log T})$ points. Le troisième article montre le premier ordre de convergence du maximum et de l'énergie libre pour le log-module de la fonction zêta de Riemann sur des intervalles courts de longueur $O(\log^{\theta} T)$, $\theta > -1$, de la ligne critique. La troisième partie contient trois articles traitant de sujets divers en statistique asymptotique. Le premier article montre la monotonicité complète des probabilités multinomiales et ouvre la porte sur l'étude des propriétés asymptotiques des estimateurs de Bernstein sur le simplexe. Le deuxième article prouve une loi uniforme des grands nombres pour les sommes contenant des termes qui « explosent ». Le troisième article trouve la loi limite d'une statistique de score modifiée lorsqu'on teste un membre donné de la famille des lois exponentielles de puissances contre la famille des lois de puissances asymétriques. La thèse contient neuf articles dont sept sont déjà publiés dans des journaux évalués par les pairs. Toute l'information se trouve sur mon site web personnel : https://sites.google.com/site/fouimet26/research.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.781
Threshold uncertainty score0.554

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.075
GPT teacher head0.373
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicProbability and Risk ModelsFrench-language works237,207