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Enregistrement W2078731609 · doi:10.1063/1.3496380

Multidimensional partial differential equation systems: Generating new systems via conservation laws, potentials, gauges, subsystems

2010· article· en· W2078731609 sur OpenAlexaff
Alexei F. Cheviakov, George W. Bluman

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Waves and Solitons
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConservation lawPartial differential equationMathematicsNonlinear systemHomogeneous spaceDegrees of freedom (physics and chemistry)Applied mathematicsMultidimensional systemsDifferential equationMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many systems of partial differential equations (PDEs), including nonlinear ones, one can construct nonlocally related PDE systems. In recent years, such nonlocally related systems have proven to be useful in applications. In particular, they have yielded systematically nonlocal symmetries, nonlocal conservation laws, noninvertible linearizations, and new exact solutions for many different PDE systems of interest. However, the overwhelming majority of new results and theoretical understanding pertain only to PDE systems with two independent variables. The situation for PDE systems with more than two independent variables turns out to be much more complicated due to gauge freedom relating potential variables. The current paper, together with the companion paper [A. F. Cheviakov and G. W. Bluman, J. Math. Phys. 51, 103522 (2010)], synthesizes and systematically extends known results for nonlocally related systems arising for multidimensional PDE systems, i.e., for PDE systems with three or more independent variables. The presented framework includes potential systems arising from lower-degree conservation laws of a given PDE system. Nonlocally related multidimensional PDE systems are discussed in terms of their construction, properties, and applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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