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Enregistrement W2952645698 · doi:10.31142/ijtsrd18576

A Technique for Partially Solving a Family of Diffusion Problems

2018· article· en· W2952645698 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.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Trend in Scientific Research and Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueDifferential Equations and Numerical Methods
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionComputer scienceThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our aim in this paper is to expose the interesting role played by differ integral (specifically, semi derivatives and semi integrals)in solving certain diffusion problems. Along with the wave equation and Laplace equation, the diffusion equation is one of the three fundamental partial differential equation of mathematical physics. I will not discuss convential solutions of the diffusion equation at all. These range from closed form solutions for very simple model problems to computer methods for approximating concentration of the diffusing substance on a network of points. Such solutions are described extensively in the literature .My purpose, rather, is to expose a technique for partially solving a family of diffusion problems, a technique that leads to a equation which is first order partially and half order temporally. I shall show that, for semi finite systems initially at equilibrium, our semi differential equation leads to a relationship between the intensive variable and the flux at the boundary. Use of this relationship then obviates the need to solve the original diffusion equation in those problems for which this behavior at the boundary is of primary importance. I shall, in fact, freely make use of the general properties established for differ integral operators as if all my functions were differ integrable.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,205 · 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