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Enregistrement W3196006296 · doi:10.5539/jmr.v13n5p5

Applying Differential Forms and the Generalized Sundman Transformations in Linearizing the Equation of Motion of a Free Particle in a Space of Constant Curvature

2021· article· en· W3196006296 sur OpenAlexvenueno aff
J. M. Orverem, Yusuf Haruna, Bala Ma’aji Abdulhamid, M. Y. Adamu

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Waves and Solitons
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsConstant (computer programming)Transformation (genetics)Constant curvatureMotion (physics)Mathematical analysisLinearizationSpace (punctuation)Differential equationCurvatureNonlinear systemClassical mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equation of motion of a free particle in a space of constant curvature applies to many fields, such as the fixed reduction of the second member of the Burgers classes, the study of fusion of pellets, equations of Yang-Baxter, the concept of univalent functions as well as spheres of gaseous stability to mention but a few. In this study, the authors want to examine the linearization of the said equation using both point and non-point transformation methods. As captured in the title, the methods under examination here are the differential forms (DF) and the generalized Sundman transformations (GST), which are point and non-point transformation methods respectively. The comparative analysis of the solutions obtained via the two linearizability methods is also taken into account.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations3
Publié2021
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Résumé présentoui

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