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Enregistrement W4312441985 · doi:10.23952/jnva.6.2022.5.07

Simultaneous distributed and Neumann boundary optimal control problems for elliptic hemivariational inequalities

2022· article· en· W4312441985 sur OpenAlexvenueno aff
Carolina M. Bollo, Claudia M. Gariboldi, Domingo A. Tarzia, D Gariboldi

Notice bibliographique

RevueJournal of Nonlinear and Variational Analysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContact Mechanics and Variational Inequalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional de Río CuartoConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasEuropean Commission
Mots-clésBoundary (topology)MathematicsNeumann boundary conditionInequalityControl (management)Applied mathematicsBoundary value problemMathematical analysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study boundary optimal control problems on the heat flux and simultaneous distributed-boundary optimal control problems on the internal energy and the heat flux for a system governed by a class of elliptic boundary hemivariational inequalities with a parameter. The system was originated by a steady-state heat conduction problem with non-monotone multivalued subdifferential boundary condition on a portion of the boundary of the domain described by the Clarke generalized gradient of a locally Lipschitz function. We prove an existence result for the boundary optimal control problem and simultaneous distributed-boundary optimal control problems. We show an asymptotic behavior result for the optimal controls and the system states for both optimal control problems, when the parameter, like a heat transfer coefficient, tends to infinity on a portion of the boundary.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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