We consider a Tamari interval of size $n$ (i.e., a pair of Dyck paths which are comparable for the Tamari relation) chosen uniformly at random. We show that the height of a uniformly chosen vertex on the upper or lower path scales as $n^{3/4}$, and has an explicit limit law. By the Bernardi-Bonichon bijection, this result also describes the height of points in the canonical Schnyder trees of a uniform random plane triangulation of size $n$. The exact solution of the model is based on polynomial equations with one and two catalytic variables. To prove the convergence from the exact solution, we use a version of moment pumping based on D-finiteness, which is essentially automatic and should apply to many other models. We are not sure to have seen this simple trick used before. It would be interesting to study the universality of this convergence for decomposition trees associated to positive Bousquet-M\'elou--Jehanne equations.


翻译:我们考虑一个均匀随机选取的规模为$n$的Tamari区间(即一对在Tamari关系下可比较的Dyck路径)。我们证明了上下路径中均匀随机选取的顶点的高度以$n^{3/4}$标度缩放,并具有显式的极限分布。通过Bernardi-Bonichon双射,该结果同样描述了规模为$n$的均匀随机平面三角剖分中典范Schnyder树内点的高度。该模型的精确解基于含有一个或两个催化变量的多项式方程。为从精确解出发证明收敛性,我们采用了基于D有限性的矩提升方法,该方法本质上是自动化的,并可推广至众多其他模型。我们不确定此前是否有人使用过这一简单技巧。研究该收敛性对于与正Bousquet-Mélou–Jehanne方程相关的分解树的普适性将具有重要价值。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
28+阅读 · 2021年10月1日
Arxiv
12+阅读 · 2021年9月13日
VIP会员
最新内容
失去控制的指挥:人工智能时代的任务式指挥
专知会员服务
14+阅读 · 9月11日
美国的新国家安全科技战略思考
专知会员服务
5+阅读 · 9月11日
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
9+阅读 · 9月10日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员