MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2799793053 · doi:10.1515/jaa-2018-0001

Deferred weighted 𝒜-statistical convergence based upon the (<i>p</i>,<i>q</i>)-Lagrange polynomials and its applications to approximation theorems

2018· article· en· W2799793053 sur OpenAlexaff
H. M. Srivastava, Bidu Bhusan Jena, Susanta Kumar Paikray, U. K. Misra

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Analysis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueApproximation Theory and Sequence Spaces
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsConvergence (economics)Applied mathematicsDiscrete mathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, the notion of positive linear operators by means of basic (or q -) Lagrange polynomials and 𝒜 {\mathcal{A}} -statistical convergence was introduced and studied in [M. Mursaleen, A. Khan, H. M. Srivastava and K. S. Nisar, Operators constructed by means of q -Lagrange polynomials and A -statistical approximation, Appl. Math. Comput. 219 2013, 12, 6911–6918]. In our present investigation, we introduce a certain deferred weighted 𝒜 {\mathcal{A}} -statistical convergence in order to establish some Korovkin-type approximation theorems associated with the functions 1, t and t 2 {t^{2}} defined on a Banach space C ⁱ [ 0 , 1 ] {C[0,1]} for a sequence of (presumably new) positive linear operators based upon ( p , q ) {(p,q)} -Lagrange polynomials. Furthermore, we investigate the deferred weighted 𝒜 {\mathcal{A}} -statistical rates for the same set of functions with the help of the modulus of continuity and the elements of the Lipschitz class. We also consider a number of interesting special cases and illustrative examples in support of our definitions and of the results which are presented in this paper.

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 complÚte

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modÚle 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 tĂȘte « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tĂȘte « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillĂ© par catĂ©gorie (deux tĂȘtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modÚle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux tĂȘtes enseignantes du modĂšle Ă©tudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catĂ©gorie, et le statut de validation accompagne chaque rangĂ©e tel quel.

Scores de référence d'un modÚle non mature (critÚres de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

TĂȘte enseignante Opus0,032
TĂȘte enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux tĂȘtes 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

PrĂ©diction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillĂ©), pas un consensus.

Les modĂšles n’ont appliquĂ© aucune catĂ©gorie : rien dans la taxonomie ne correspondait Ă  ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

MĂȘme revueJournal of Applied Analysis→MĂȘme sujetApproximation Theory and Sequence Spaces→Travaux en français237 207→