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Enregistrement W3167467372 · doi:10.1002/mana.201800567

Inversion formula and range conditions for a linear system related with the multi‐interval finite Hilbert transform in <i>L</i><sup>2</sup>

2021· article· en· W3167467372 sur OpenAlexafffund
Alexander Katsevich, Marco Bertola, Alexander Tovbis

Notice bibliographique

RevueMathematische Nachrichten · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsHilbert matrixUniquenessInversion (geology)Hilbert transformInjective functionMatrix (chemical analysis)Matrix functionPure mathematicsDisjoint setsMathematical analysisSymmetric matrixHilbert spaceEigenvalues and eigenvectorsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given n disjoint intervals on together with n functions , , and an matrix , the problem is to find an L 2 solution , , to the linear system , where , is a matrix of finite Hilbert transforms with defined on , and is a matrix of the corresponding characteristic functions on . Since we can interpret , as a generalized multi‐interval finite Hilbert transform, we call the formula for the solution as “the inversion formula” and the necessary and sufficient conditions for the existence of a solution as the “range conditions”. In this paper we derive the explicit inversion formula and the range conditions in two specific cases: a) the matrix Θ is symmetric and positive definite, and; b) all the entries of Θ are equal to one. We also prove the uniqueness of solution, that is, that our transform is injective. In the case a), that is, when the matrix Θ is positive definite, the inversion formula is given in terms of the solution of the associated matrix Riemann–Hilbert Problem. In the case b) we reduce the multi interval problem to a problem on n copies of and then express our answers in terms of the Fourier transform. We also discuss other cases of the matrix Θ.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · 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
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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