本文深入探讨了高斯平滑奇异测度的数学复杂性，重点关注其在边界层中的行为。研究人员分析了流形拐角处这些测度的小噪声渐近线，并为热正则化密度开发了两项展开。研究结果详细说明了几何特征（如边界、拐角和曲率）如何被编码在这些正则化的微分结构中，这对理解分数和Hessian变异具有启示意义。 AI
排序理由 该条目是发表在arXiv上的学术论文，详细介绍了数学研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
arXiv:2607.04514v1 Announce Type: cross Abstract: We study the small-noise asymptotics of Euclidean heat regularizations of probability measures supported on manifolds with corners. Near a boundary or corner stratum, the relevant regime is a conical boundary layer in which the ob…