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Enregistrement W2592649075 · doi:10.1002/mats.201600095

Parameter Estimation for an Inverse Nonlinear Stochastic Problem: Reactivity Ratio Studies in Copolymerization

2017· article· en· W2592649075 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Theory and Simulations · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInverseMonte Carlo methodReactivity (psychology)Nonlinear systemMathematicsApplied mathematicsEstimation theoryInverse problemMarkov chainPolynomial chaosMarkov chain Monte CarloMathematical optimizationComputer scienceAlgorithmStatisticsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A generalized polynomial chaos (gPC)‐based methodology is developed to estimate the reactivity ratio in copolymerization, where the reactivity ratio is assumed to be stochastic unknown and determined by comparing model predictions with limited experimental data. The estimation step is formulated as a stochastic inverse problem of finding the distributional stochastic reactivity ratio parameters with a maximum likelihood function. The results show that the gPC‐based reactivity ratio estimation is efficient and powerful, since it simultaneously provides the best estimates and their corresponding variances. Beyond achieving accurate estimation results, it is shown that the computational cost of the gPC‐based methodology is significantly lower than Markov chain Monte Carlo simulations, thus demonstrating the potential of the gPC method for dealing with other more complicated nonlinear problems. image

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,273 · 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