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Enregistrement W4242265550 · doi:10.1002/9781119517566.ch19

Semi‐Riemannian Manifolds

2019· other· en· W4242265550 sur OpenAlexaff
Stephen C. Newman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGeometric Analysis and Curvature Flows
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsRicci-flat manifoldGeodesicRiemannian geometryCurvature of Riemannian manifoldsPure mathematicsGeodesic mapManifold (fluid mechanics)Fundamental theorem of Riemannian geometryVector fieldMathematical analysisRicci curvatureScalar curvatureSectional curvatureGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter focuses on smooth manifolds with additional structure, which entails a consideration of semi-Riemannian manifolds. It first discusses the fundamental theorem of semi-Riemannian manifolds and presents manifold versions of the flat maps and sharp maps. The chapter then considers the representation of tensor fields on smooth manifolds with the additional structure afforded by semi-Riemannian manifolds. It also explains the contraction of tensor fields on smooth manifolds armed with the properties of semi-Riemannian manifolds. A geodesic was defined to be a curve with zero acceleration. The chapter explains the knowledge of geodesics using the metric properties of semi-Riemannian manifolds. In particular, it finds a relationship between geodesics and length. The chapter further places the Euclidean derivative with respect to a vector field and the induced Euclidean derivative with respect to a vector field in the larger context of semi-Riemannian manifolds.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,006

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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