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Enregistrement W4205925085 · doi:10.5539/jmr.v14n1p30

An Advanced Galerkin Approach to Solve the Nonlinear \\[6pt]Reaction-Diffusion Equations With Different Boundary Conditions

2022· article· en· W4205925085 sur OpenAlexvenueno aff
Hazrat Ali, Md. Kamrujjaman, Md. Shafiqul Islam

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueDifferential Equations and Numerical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Dhaka
Mots-clésMathematicsGalerkin methodPartial differential equationNonlinear systemFisher equationBurgers' equationApplied mathematicsMathematical analysisStability (learning theory)Convergence (economics)Scheme (mathematics)Boundary value problemSeries (stratigraphy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposed a scheme originated from the Galerkin finite element method (GFEM) for solving nonlinear parabolic partial differential equations (PDEs) numerically with initial and different types of boundary conditions. The scheme is applied generally handling the nonlinear terms in a simple way and throwing over restrictive assumptions. The convergence and stability analysis of the method are derived. The error of the method is estimated. In the series, eminent problems are solved, such as Fisher's equation, Newell-Whitehead-Segel equation, Burger's equation, and Burgers-Huxley equation to demonstrate the validity, efficiency, accuracy, simplicity and applicability of this scheme. In each example, the comparison results are presented both numerically and graphically

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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