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Enregistrement W2091052151 · doi:10.1002/cpa.20050

Spectra of positive and negative energies in the linearized NLS problem

2004· article· en· W2091052151 sur OpenAlexaff
Scipio Cuccagna, Dmitry E. Pelinovsky, Vitali Vougalter

Notice bibliographique

RevueCommunications on Pure and Applied Mathematics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Physics Problems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEigenvalues and eigenvectorsInvertible matrixMathematicsSpectrum (functional analysis)Mathematical analysisEnergy (signal processing)Negative energyEnergy spectrumEssential spectrumMathematical physicsQuantum mechanicsPure mathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the spectrum of the linearized NLS equation in three dimensions in association with the energy spectrum. We prove that unstable eigenvalues of the linearized NLS problem are related to negative eigenvalues of the energy spectrum, while neutrally stable eigenvalues may have both positive and negative energies. The nonsingular part of the neutrally stable essential spectrum is always related to the positive energy spectrum. We derive bounds on the number of unstable eigenvalues of the linearized NLS problem and study bifurcations of embedded eigenvalues of positive and negative energies. We develop the L 2 ‐scattering theory for the linearized NLS operators and recover results of Grillakis [5] with a Fermi golden rule. © 2004 Wiley Periodicals, Inc.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations145
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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