오픈뉴스백과
세계의 오늘한국의 오늘라이브둘러보기뉴스ONP 브리핑
뉴스로 배우기커뮤니티회사학술과학정부용어사전피드 제보내 편향
...

오픈뉴스백과

집단지성 기반 뉴스 검증 플랫폼. 다양한 시각으로 뉴스를 이해합니다.

서비스

세계의 오늘한국의 오늘라이브뉴스정부과학학술용어사전소개

법적 고지

개인정보처리방침이용약관콘텐츠 이용 안내

문의

문의하기

본 플랫폼에서 제공하는 뉴스 콘텐츠의 저작권은 각 언론사에 있으며, 무단 복제 및 배포를 금지합니다.

RSS 피드를 통해 수집된 콘텐츠는 각 원저작자의 라이선스 조건을 따릅니다. 오픈 라이선스(CC-BY 등) 콘텐츠는 해당 라이선스에 따라 출처를 표기합니다.

오픈뉴스백과는 뉴스 집계 및 검증 플랫폼으로, 개별 기사의 내용에 대한 책임은 해당 언론사에 있습니다.

이용자가 작성한 피드백, 팩트체크, 독자 제보 등의 콘텐츠에 대한 책임은 해당 작성자에게 있습니다.

콘텐츠 제거·정정이 필요하시면 문의하기에 남겨 주세요.

© 2026 오픈뉴스백과 (OpenNewsPedia). All rights reserved.

뉴스 목록
미디어 커버리지1건1개 미디어
arXiv Math
학술
기타

Optimal rates of uniform convergence for weighted Birkhoff averages via almost all rotations

arXiv Math
CC BY
이 매체는 공공·자유 라이선스로 본문을 직접 표시합니다.

Abstract

In this paper, we investigate weighted Birkhoff averages for toral translations associated with compactly supported weighting functions.

By introducing several new analytical techniques, we establish optimal uniform convergence rates for almost all rotations and specific (or even all) initial points.

Unlike the $\mathcal{O}(N^{-1})$ rate best achieved in classical ergodic theory, we show that these weighted averages exhibit polynomial or even exponential convergence.

We establish the optimality of these convergence rates in multiple aspects, particularly concerning regularity indices across four distinct cases: finite differentiability, the $C^\infty$ class, logarithmic $C^\infty$ classes, and Gevrey classes.

Our results demonstrate that the regularity of the observable essentially dictates the convergence rate; furthermore, we prove that in general settings, no alternative weighting function can yield a faster uniform rate.

In contrast to the generically slow convergence of standard time averages, this work provides an optimal and nearly complete characterization of rapid convergence for weighted Birkhoff averages.

전문 보기

이 뉴스, 어떠셨어요?

한 번의 탭으로 반응을 남겨요 · 로그인 불필요

관련 뉴스

관련 뉴스 제보는 로그인 후 가능합니다.

'research' 카테고리 뉴스

AgentLens: Production-Assessed Trajectory Reviews for Coding Agent Evaluation

arXiv CS.AI

When Does In-Context Search Help? A Sampling-Complexity Theory of Reflection-Driven Reasoning

arXiv CS.AI

LLM-powered reasoning in agent-based modeling

arXiv CS.AI

arXiv의 다른 기사

Evaluating SageMath-Augmented LLM Agents for Computational and Experimental Mathematics

arXiv CS.AI

The Harness Effect: How Orchestration Design Sets the Token Economics of Enterprise Agentic AI

arXiv CS.AI

Grounding Spatial Relations in a Compact World Model: Instruction Leakage and a Goal-Free Dynamics Fix

arXiv CS.AI

피드백

피드백을 남기려면 로그인해 주세요.