MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091375411 · doi:10.3390/fractalfract4040049

Numerical Simulation of the Fractal-Fractional Ebola Virus

2020· article· en· W3091375411 sur OpenAlexaff
H. M. Srivastava, Khaled M. Saad

Notice bibliographique

RevueFractal and Fractional · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractalMathematicsFractional calculusFractal derivativeFractal dimensionKernel (algebra)Applied mathematicsExponential functionMathematical analysisFractal analysisPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we present three new models of the fractal-fractional Ebola virus. We investigate the numerical solutions of the fractal-fractional Ebola virus in the sense of three different kernels based on the power law, the exponential decay and the generalized Mittag-Leffler function by using the concepts of the fractal differentiation and fractional differentiation. These operators have two parameters: The first parameter ρ is considered as the fractal dimension and the second parameter k is the fractional order. We evaluate the numerical solutions of the fractal-fractional Ebola virus for these operators with the theory of fractional calculus and the help of the Lagrange polynomial functions. In the case of ρ=k=1, all of the numerical solutions based on the power kernel, the exponential kernel and the generalized Mittag-Leffler kernel are found to be close to each other and, therefore, one of the kernels is compared with such numerical methods as the finite difference methods. This has led to an excellent agreement. For the effect of fractal-fractional on the behavior, we study the numerical solutions for different values of ρ and k. All calculations in this work are accomplished by using the Mathematica package.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFractal and FractionalMême sujetFractional Differential Equations SolutionsTravaux en français237 207