MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186600649 · doi:10.51201/jusst/21/07232

FIXED POINT THEORY IN COMLEX VALUED METRIC SPACE

2021· article· en· W3186600649 sur OpenAlexaff
Abhishek Koundal

Notice bibliographique

RevueJournal of University of Shanghai for Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFixed Point Theorems Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric spaceMathematicsFixed pointFixed-point theoremVariety (cybernetics)Least fixed pointContraction mappingMetric (unit)Fixed-point propertyProperty (philosophy)Pure mathematicsDiscrete mathematicsMathematical analysisSchauder fixed point theorem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to establish and prove several results on a common fixed point for a pair of mappings satisfying more general contraction conditions portrayed by rational expressions having point-dependent control functions as coefficients in complex-valued metric spaces. Fixed point theory in complex-valued metric space using contractive conditions, rational inequality, common limit range property for two pairs of mapping deriving common fixed-point results under a generalized altering distance functions, E.A and CLR property. Obtaining consecutive approximations to the fixed point of an approximate mapping is the goal of a variety of processes in numerical analysis and approximation theory. Our goal in this paper is to examine fixed point theory and its applications in metric spaces, as well as to develop several fixed-point theorems in entire metric spaces that generalize many renowned mathematicians’ achievements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of University of Shanghai for Science and TechnologyMême sujetFixed Point Theorems AnalysisTravaux en français237 207