Zobrazeno 1 - 10
of 20 746
pro vyhledávání: '"additive function"'
Autor:
Rassias, Michael Th.
We investigate the behaviour of a certain additive function depending on prime divisors of specific integers lying in large gaps between consecutive primes. The result is obtained by a combination of results and ideas related to large gaps between pr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.00394
High-dimensional real-world systems can often be well characterized by a small number of simultaneous low-complexity interactions. The analysis of variance (ANOVA) decomposition and the anchored decomposition are typical techniques to find sparse add
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.15563
Autor:
Akande, Agbolade Patrick
In 1969, Delange has proved a general criterion for uniform distribution of additive functions. In this paper, we study the uniform distribution of a special class of polynomially-defined additive functions where the moduli is allowed to vary. This p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.04199
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
En-naoui, Es-said
The main object of this paper is to study the generalized von mangoldt function using the L-additive function, which can help us give many result about the classical arithmetic function.
Comment: 14 pages
Comment: 14 pages
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.09677
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Harris, Kameron Decker
Publikováno v:
NeurIPS Real Neurons Hidden Units (NeuroAI workshop) 2019
Many biological learning systems such as the mushroom body, hippocampus, and cerebellum are built from sparsely connected networks of neurons. For a new understanding of such networks, we study the function spaces induced by sparse random features an
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.02603
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.