Extensions of the MapDE algorithm for mappings relating differential equations
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a sequel of our previous work in which we introduced the MapDE algorithm to determine the existence of analytic invertible mappings of an input (source) differential polynomial system (DPS) to a specific target DPS, and sometimes by heuristic integration an explicit form of the mapping. A particular feature was to exploit the Lie symmetry invariance algebra of the source, without integrating its equations, to facilitate MapDE, making algorithmic an approach initiated by Bluman and Kumei. In applications, however, the explicit form of a target DPS is not available, and a more important question is, can the source be mapped to a more tractable class. This aspect was illustrated by giving an algorithm to determine the existence of a mapping of a linear differential equation to the class of constant coefficient linear differential equations, again algorithmically realizing a method of Bluman and Kumei. Key for this application was the exploitation of a commutative sub-algebra of symmetries corresponding to translations of the independent variables in the target. In this paper, we extend MapDE to determine if a source nonlinear DPS can be mapped to a linear differential system. The methods combine aspects of the Bluman-Kumei mapping approach, together with techniques introduced by Lyakhov et al,for the determination of exact linearizations of ODE. The Bluman-Kumei approach which is applied to PDE, focuses on the fact that such linearizable systems must admit an infinite Lie subpseudogroup corresponding to the linear superposition of solutions in the target. In contrast, Lyakhov et al., focus on ODE, and properties of the so-called derived sub-algebra of the (finite) dimensional Lie algebra of symmetries of the ODE. We also illustrate the powerful maximal symmetry groups facility as a natural tool to be used in conjunction with MapDE.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».