Proceedings of the 2009 conference on Symbolic numeric computation
Notice bibliographique
Résumé
The aim of SNC 2009 is to offer a forum for researchers in symbolic and numeric computation to present their work, interact, exchange ideas and identify important problems in this research area. SNC 2009 continues a successful tradition of previous highly successful workshops in the area of symbolic and numeric computation: SNAP 96, held July 15-17, 1996 in Sophia Antipolis, France SNC 2005, held July 19-21, 2005 in Xi'an, China SNC 2007, held July 25-27, 2007 in London Ontario, Canada A warm thank you goes to all those that worked hard to make SNC 2009 happen and in particular the local organizers, the program committee members, the anonymous referees, the invited speakers and the participants. The SNC 2009 Call For Papers solicited submissions in several topics: Hybrid symbolic-numeric algorithms Approximate polynomial GCD and factorization Symbolic-numeric methods for solving polynomial systems Resultants and structured matrices for symbolic-numeric computation Differential equations for symbolic-numeric computation Symbolic-numeric methods for geometric computation Symbolic-numeric algorithms in algebraic geometry Symbolic-numeric algorithms for nonlinear optimization Numeric computation of characteristic sets and Groebner bases Implementation of symbolic-numeric algorithms Approximate algebraic algorithms Applications of symbolic-numeric computation SNC 2009 is sponsored by the University of Tsukuba (http://www.tsukuba.ac.jp/english/). SNC 2009 is in cooperation with ACM SIGSAM (http://www.sigsam.org/) and we wish to thank the Chair of SIGSAM, Dr. Mark Giesbrecht, for his continuous help and support. SNC 2009 is also in cooperation with JSSAC, the Japan Society for Symbolic and Algebraic Computation (http://www.jssac.org/). We hope that the current book of proceedings of SNC 2009 will become a useful resource for researchers in Symbolic-Numeric Computation and other related research areas. We also hope that it will become another testament of the liveliness and vibrancy of this research area and a precursor of the future developments that await us ahead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,040 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».