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Enregistrement W3198723080 · doi:10.3390/sym13091612

Relationship between Unstable Point Symmetries and Higher-Order Approximate Symmetries of Differential Equations with a Small Parameter

2021· article· en· W3198723080 sur OpenAlexaff
Mahmood R. Tarayrah, Alexei F. Cheviakov

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Waves and Solitons
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdeHomogeneous spaceOrdinary differential equationMathematicsSymmetry (geometry)Differential equationMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The framework of Baikov–Gazizov–Ibragimov approximate symmetries has proven useful for many examples where a small perturbation of an ordinary or partial differential equation (ODE, PDE) destroys its local exact symmetry group. For the perturbed model, some of the local symmetries of the unperturbed equation may (or may not) re-appear as approximate symmetries. Approximate symmetries are useful as a tool for systematic construction of approximate solutions. For algebraic and first-order differential equations, to every point symmetry of the unperturbed equation, there corresponds an approximate point symmetry of the perturbed equation. For second and higher-order ODEs, this is not the case: a point symmetry of the original ODE may be unstable, that is, not have an analogue in the approximate point symmetry classification of the perturbed ODE. We show that such unstable point symmetries correspond to higher-order approximate symmetries of the perturbed ODE and can be systematically computed. Multiple examples of computations of exact and approximate point and local symmetries are presented, with two detailed examples that include a fourth-order nonlinear Boussinesq equation reduction. Examples of the use of higher-order approximate symmetries and approximate integrating factors to obtain approximate solutions of higher-order ODEs are provided.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,257
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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