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Enregistrement W3010253018

INVESTIGATING A COUPLED SYSTEM WITH RIEMANN-LIOUVILLE FRACTIONAL DERIVATIVE BY MODIFIED MONOTONE ITERATIVE TECHNIQUE

2020· article· en· W3010253018 sur OpenAlexaff
Kamal Shah, Abid Hussain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniquenessMathematicsFixed-point theoremMultiplicity (mathematics)Monotonic functionSchauder fixed point theoremMonotone polygonNonlinear systemApplied mathematicsMathematical analysisSequence (biology)Fixed pointBoundary value problemPicard–Lindelöf theoremPure mathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent time, the area of arbitrary order differential equations (AODEs)has been considered very well. Different aspects have been investigated for the saidarea. One of the important and most warm area is devoted to study multiplicityresults along with existence and uniqueness of solutions for the said equations. In thisregard various techniques have been utilized to investigate the said area. Monotoneiterative technique (MIT) coupled with the method of extremal solutions has beenused recently to investigate multiplicity of solutions to some AODEs. In this researchwork, we deal a coupled system of nonlinear AODEs under boundary conditions (BCs)involving Riemann-Liouville fractional derivative by using fixed point theorems dueto Perov’s and Schuader’s to study existence and uniqueness results. Using Perove’sfixed point theorem ensures uniqueness of solution to systems of equations, whileexistence of at least one solution is achieved by Schauder’s fixed point theorem.Then we come across the multiplicity of solutions and establish some criteria for theiterative solutions via using updated type MIT together with the method of upper andlower solutions for the considered system of AODEs. Corresponding to multiplicityresults of solutions, we first establish two sequences of extremal solutions. One of thesequence is monotonically decreasing and converging to lower solution. On the otherhand, the other sequence is monotonically increasing and converging to the uppersolution. In last we give suitable examples to illustrate the main results.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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