Some Dynamical Models Involving Fractional-Order Derivatives with the Mittag-Leffler Type Kernels and Their Applications Based upon the Legendre Spectral Collocation Method
Notice bibliographique
Résumé
Fractional derivative models involving generalized Mittag-Leffler kernels and opposing models are investigated. We first replace the classical derivative with the GMLK in order to obtain the new fractional-order models (GMLK) with the three parameters that are investigated. We utilize a spectral collocation method based on Legendre’s polynomials for evaluating the numerical solutions of the pr. We then construct a scheme for the fractional-order models by using the spectral method involving the Legendre polynomials. In the first model, we directly obtain a set of nonlinear algebraic equations, which can be approximated by the Newton-Raphson method. For the second model, we also need to use the finite differences method to obtain the set of nonlinear algebraic equations, which are also approximated as in the first model. The accuracy of the results is verified in the first model by comparing it with our analytical solution. In the second and third models, the residual error functions are calculated. In all cases, the results are found to be in agreement. The method is a powerful hybrid technique of numerical and analytical approach that is applicable for partial differential equations with multi-order of fractional derivatives involving GMLK with three parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».