MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225358679 · doi:10.48550/arxiv.2111.06391

Persistence of Periodic Orbits under State-dependent Delayed Perturbations: Computer-assisted Proofs

2021· preprint· en· W4225358679 sur OpenAlexfundno aff
Joan Gimeno, Jean‐Philippe Lessard, J. D. Mireles James, Jiaqi Yang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNumerical methods for differential equations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAgencia Estatal de InvestigaciónNational Science Foundation
Mots-clésOdeMathematicsOrdinary differential equationMathematical proofPerturbation (astronomy)Periodic orbitsChebyshev polynomialsPolynomialDifferential equationMathematical analysisApplied mathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A computer-assisted argument is given, which provides existence proofs for periodic orbits in state-dependent delayed perturbations of ordinary differential equations (ODEs). Assuming that the unperturbed ODE has an isolated periodic orbit, we introduce a set of polynomial inequalities whose successful verification leads to the existence of periodic orbits in the perturbed delay equation. We present a general algorithm, which describes a way of computing the coefficients of the polynomials and optimizing their variables so that the polynomial inequalities are satisfied. The algorithm uses the tools of validated numerics together with Chebyshev series expansion to obtain the periodic orbit of the ODE as well as the solution of the variational equations, which are both used to compute rigorously the coefficients of the polynomials. We apply our algorithm to prove the existence of periodic orbits in a state-dependent delayed perturbation of the van der Pol equation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,061 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetNumerical methods for differential equationsTravaux en français237 207