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Enregistrement W3047153702 · doi:10.1137/20m135786x

Computation and Applications of Mathieu Functions: A Historical Perspective

2021· preprint· en· W3047153702 sur OpenAlexfundno aff
Chris Brimacombe, Robert M. Corless, M. Zamir

Notice bibliographique

RevueSIAM Review · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueHistory and Theory of Mathematics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathieu functionEigenvalues and eigenvectorsEigenfunctionMathematicsSeakeepingMathematical analysisPhysicsHull

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mathieu functions of period $\pi$ or $2\pi$, also called elliptic cylinder functions, were introduced in 1868 by Émile Mathieu together with so-called modified Mathieu functions, in order to help understand the vibrations of an elastic membrane set in a fixed elliptical hoop. These functions still occur frequently in applications today; our interest, for instance, was stimulated by a problem of pulsatile blood flow in a blood vessel compressed into an elliptical cross section. This paper surveys and recapitulates the historical development of the theory and methods of computation for Mathieu functions and modified Mathieu functions and identifies some gaps in current software capability, particularly related to double eigenvalues of the Mathieu equation. We demonstrate how to compute Puiseux expansions of the Mathieu eigenvalues about such double eigenvalues and give methods to compute the generalized eigenfunctions that arise there. In examining Mathieu's original contribution, we bring out that his use of antisecularity predates that of Lindstedt. For historical interest, we also provide short biographies of some of the major mathematical researchers involved in the history of the Mathieu functions: Émile Mathieu, Sir Edmund Whittaker, Edward Ince, and Gertrude Blanch.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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