MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2582597102 · doi:10.5539/jmr.v9n1p84

A Viscosity Approximation Method for the Split Feasibility Problems in Hilbert Space

2017· article· en· W2582597102 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Variational Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsHilbert spaceLambdaViscositySequence (biology)Space (punctuation)Alpha (finance)CombinatoricsMathematical analysisPhysicsStatisticsThermodynamicsQuantum mechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the most basic idea is to apply the viscosity approximation method to study the split feasibility problem (SFP), we will be in the infinite-dimensional Hilbert space to study the problem . We defined $x_{0}\in C$ as arbitrary and $x_{n+1}=(1-\alpha_{n})P_{C}(I-\lambda_{n}A^{*}(I-P_{Q})A)x_{n}+\alpha_{n}f(x_{n})$, for $n\geq0,$ where $\{\alpha_{n}\}\subset(0,1)$. Under the proper control conditions of some parameters, we show that the sequence $\{x_{n}\}$ converges strongly to a solution of SFP. The results in this paper extend and further improve the relevant conclusions in Deepho (Deepho, J. \& Kumam, P., 2015).

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mathematics ResearchMême sujetOptimization and Variational AnalysisTravaux en français237 207