An approximation for a subclass of the Riemann-Hilbert problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Consider the problem of solving a Riemann–Hilbert problem with ‘zero index’. Abraham (2000, IMA J. Appl. Math., 65, 257–281) suggested to replace a possibly complicated kernel of a homogeneous Riemann–Hilbert problem with a Padé approximant that uniformly approximates the original kernel. Abraham's procedure fails whenever the kernel cannot be approximated uniformly by a Padé approximant (see Example 1). This article (i) provides an approximation technique to approximate solutions of a non-homogeneous Riemann–Hilbert problem with zero index in Lp(ℝ) (1 < p < ∞) sense, which improves the result by Abraham in two directions (weaker conditions on approximating functions and solutions for a non-homogeneous Riemann–Hilbert problem with zero index). Also, we discussed an interesting case p = ∞ (uniformly approximation). (ii) Using the Egoroff's theorem provides a pointwise approximate solutions for a class of non-homogeneous Riemann–Hilbert problem with zero index. (iii) Using the Shannon sampling theorem provides explicit solutions for certain non-homogeneous Riemann–Hilbert problems with zero index. Some approximations which exploiting this fact will be discussed. (iv) Applications to integral equations are given.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle