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Enregistrement W3099203848 · doi:10.3390/a13110286

On the Solutions of Second-Order Differential Equations with Polynomial Coefficients: Theory, Algorithm, Application

2020· article· en· W3099203848 sur OpenAlexafffund
Kyle R. Bryenton, Andrew R. Cameron, Keegan L. A. Kirk, Nasser Saad, Patrick Strongman, Nikita Volodin

Notice bibliographique

RevueAlgorithms · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Waves and Solitons
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsPolynomialDifferential equationApplied mathematicsMatrix polynomialLinear differential equationConstructiveMathematical analysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of many physical phenomena is reduced to the study of linear differential equations with polynomial coefficients. The present work establishes the necessary and sufficient conditions for the existence of polynomial solutions to linear differential equations with polynomial coefficients of degree n, n−1, and n−2 respectively. We show that for n≥3 the necessary condition is not enough to ensure the existence of the polynomial solutions. Applying Scheffé’s criteria to this differential equation we have extracted n generic equations that are analytically solvable by two-term recurrence formulas. We give the closed-form solutions of these generic equations in terms of the generalized hypergeometric functions. For arbitrary n, three elementary theorems and one algorithm were developed to construct the polynomial solutions explicitly along with the necessary and sufficient conditions. We demonstrate the validity of the algorithm by constructing the polynomial solutions for the case of n=4. We also demonstrate the simplicity and applicability of our constructive approach through applications to several important equations in theoretical physics such as Heun and Dirac equations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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