Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper will solve problems using numerical tools from various branches of math, including linear algebra, analytical topology, and calculus. The main question is of how one can define an abstract algebraic group within a Hilbert space to describe an individual performing a specific movement. Several other questions arise from this, including the modeling of an axis of rotation. These are best resolved by an abstract representation of a motion of a body in space, then applying it to a specific material case. The abstract representation will be in the form of an algebraic group with a defined topology. The model maps the possible singular points in space the individual could occupy. The method of arriving at a solution for each step of the problem was the creation of a series of conclusions, linked by reasoning, expanding from an initial material example. This is known as divergent reasoning. Existent theories related to the concept at the root of the computational result were analyzed to identify any contradictions in lines of reasoning. The model was developed by means of an example case of a sport with elements of martial arts and gymnastics, called tricking. This was accomplished using four theorems: the Hilbert Basis theorem, the Nullstellensatz theorem, the weak Nullstellensatz theorem, and a new theorem, which describes the axis of rotation. The intended outcome is achieved by the end of the paper. The model was proved with a physical example, in which the algebraic group was translated into a vector function in R 3 between a limiting interval of time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».