Some new Jensen, Schur and Hermite-Hadamard inequalities for log convex fuzzy interval-valued functions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> <p>The inclusion relation and the order relation are two distinct ideas in interval analysis. Convexity and nonconvexity create a significant link with different sorts of inequalities under the inclusion relation. For many classes of convex and nonconvex functions, many works have been devoted to constructing and refining classical inequalities. However, it is generally known that log-convex functions play a significant role in convex theory since they allow us to deduce more precise inequalities than convex functions. Because the idea of log convexity is so important, we used fuzzy order relation $\left(\preceq \right)$ to establish various discrete Jensen and Schur, and Hermite-Hadamard (H-H) integral inequality for log convex fuzzy interval-valued functions (L-convex F-I-V-Fs). Some nontrivial instances are also offered to bolster our findings. Furthermore, we show that our conclusions include as special instances some of the well-known inequalities for L-convex F-I-V-Fs and their variant forms. Furthermore, we show that our conclusions include as special instances some of the well-known inequalities for L-convex F-I-V-Fs and their variant forms. These results and different approaches may open new directions for fuzzy optimization problems, modeling, and interval-valued functions.</p> </abstract>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle