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Enregistrement W4313140857 · doi:10.23952/jnva.6.2022.5.09

On the well-posedness of variational-hemivariational inequalities and associated fixed point problems

2022· article· en· W4313140857 sur OpenAlexvenueno aff
Rong Hu, Mircea Sofonea

Notice bibliographique

RevueJournal of Nonlinear and Variational Analysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContact Mechanics and Variational Inequalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilEuropean Commission
Mots-clésMathematicsUniquenessBanach spaceResolventFixed pointMonotonic functionEquivalence (formal languages)Monotone polygonHilbert spacePure mathematicsVariational inequalityMathematical analysisApplied mathematicsOperator (biology)Convergence (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider an elliptic variational-hemivariational inequality P in a p-uniformly smooth Banach space. We prove that the inequality is governed by a multivalued maximal monotone operator, and, for each > 0, we use the resolvent of this operator to construct an auxiliary fixed point problem, denoted P . Next, we perform a parallel study of problems P and P based on their intrinsic equivalence. In this way, we prove existence, uniqueness, and well-posedness results with respect to specific Tykhonov triples. The existence of a unique common solution to problems P and P is proved by using the Banach contraction principle in the study of Problem P . In contrast, the well-posedness of the problems is obtained by using a monotonicity argument in the study of Problem P. Finally, the properties of Problem P allow us to deduce a convergence criterion in the study of Problem P.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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