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Enregistrement W4296513809 · doi:10.18280/mmep.090429

Development and Definition of Biquadratic Transformations Using Spheres and Two-Way Hyperboloids

2022· article· en· W4296513809 sur OpenAlexvenueno aff
A. Baidabekov, Elmira A. Kemelbekova, Ualikhan Kussebayev, Zhanna Sadykova, Gulmarzhan Tuleuova

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Theoretical and Applied Studies in Material Sciences and Geometry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlane (geometry)Quadratic equationDevelopment (topology)Order (exchange)GeometryConnection (principal bundle)SPHERESMathematicsTransformation (genetics)Binary numberComputer scienceAlgebra over a fieldPure mathematicsMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The insufficient use of quadratic transformations in applied geometry is explained by the fact that the methods of quadratic transformations are not developed much, although dozens of works by leading experts in applied geometry are devoted to the study of this problem, the development of graphic models, and their application in applied geometry. The research is devoted to the development of the theory of definition of biquadratic transformations of the plane. The essence of the proposed method for modeling biquadratic transformations of the plane, generated by a binary mapping of two surfaces of the second order, facilitation and solution of complex problems of applied geometries. And also, by means of graphical models of biquadratic transformations of the plane to facilitate the construction of curves of the second and fourfold orders. Considering a combination of non-linear surfaces of the second order, obtain subgroups of biquadratic transformations of the plane. The developed algorithm will make it possible to determine mathematical models of canonical biquadratic transformations of the plane, which is necessary for their practical application.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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