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Enregistrement W3209768452 · doi:10.3390/fractalfract5040179

Generalized Bessel Quasilinearization Technique Applied to Bratu and Lane–Emden-Type Equations of Arbitrary Order

2021· article· en· W3209768452 sur OpenAlexaff
Mohammad Izadi, H. M. Srivastava

Notice bibliographique

RevueFractal and Fractional · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsBessel functionNonlinear systemCollocation (remote sensing)Applied mathematicsMatrix (chemical analysis)Mathematical analysisSequence (biology)Type (biology)Boundary value problemExponential functionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultimate goal of this study is to develop a numerically effective approximation technique to acquire numerical solutions of the integer and fractional-order Bratu and the singular Lane–Emden-type problems especially with exponential nonlinearity. Both the initial and boundary conditions were considered and the fractional derivative being considered in the Liouville–Caputo sense. In the direct approach, the generalized Bessel matrix method based on collocation points was utilized to convert the model problems into a nonlinear fundamental matrix equation. Then, the technique of quasilinearization was employed to tackle the nonlinearity that arose in our considered model problems. Consequently, the quasilinearization method was utilized to transform the original nonlinear problems into a sequence of linear equations, while the generalized Bessel collocation scheme was employed to solve the resulting linear equations iteratively. In particular, to convert the Neumann initial or boundary condition into a matrix form, a fast algorithm for computing the derivative of the basis functions is presented. The error analysis of the quasilinear approach is also discussed. The effectiveness of the present linearized approach is illustrated through several simulations with some test examples. Comparisons with existing well-known schemes revealed that the presented technique is an easy-to-implement method while being very effective and convenient for the nonlinear Bratu and Lane–Emden equations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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