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Enregistrement W2920984251 · doi:10.26713/jims.v10i4.961

A New Analysis of the Time-Fractional and Space-Time Fractional-Order Nagumo Equation

2018· article· en· W2920984251 sur OpenAlexaff
H. M. Srivastava, Khaled M. Saad, Eman H. F. Al-Sharif

Notice bibliographique

RevueJournal of Informatics and Mathematical Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractional calculusMathematicsAdomian decomposition methodOrder (exchange)Mittag-Leffler functionMathematical analysisSpace timeSpace (punctuation)Convergence (economics)Applied mathematicsDecomposition method (queueing theory)Derivative (finance)Differential equationComputer scienceDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present an algorithm by using the Adomian Decomposition Method (ADM) in order to solve the time-fractional Nagumo equation and the space-time fractional-order Nagumo equation. In the space-time fractional case, we expand the \(tanh(\cdot)\) initial condition in the basis functions \(e^{−n\zeta}\). The fractional-order derivative could then be easily calculated. An important point in our investigation is that many earlier authors avoided this initial condition as there was no direct method to calculate its fractional derivative. We have studied the convergence analysis and applied it to the time-fractional Nagumo equation and the space-time fractional-order Nagumo equation. We compare the ADM solution with the exact solution and find a very good agreement. We also graphically illustrate the behavior of the ADM solutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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