MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4323314127 · doi:10.3390/axioms12030271

Strong and Δ-Convergence Fixed-Point Theorems Using Noor Iterations

2023· article· en· W4323314127 sur OpenAlexaff
Asifa Tassaddiq, Shazia Kanwal, Farha Lakhani, Rekha Srivastava

Notice bibliographique

RevueAxioms · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Variational Analysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMajmaah University
Mots-clésBanach spaceGeneralizationMathematicsFixed pointUniformly convex spaceRegular polygonConvergence (economics)Fixed-point theoremIterative and incremental developmentPure mathematicsExtension (predicate logic)Applied mathematicsDiscrete mathematicsMathematical analysisComputer scienceLp spaceEberlein–Šmulian theorem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wide range of new research articles in artificial intelligence, logic programming, and other applied sciences are based on fixed-point theorems. The aim of this article is to present an approximation method for finding the fixed point of generalized Suzuki nonexpansive mappings on hyperbolic spaces. Strong and Δ-convergence theorems are proved using the Noor iterative process for generalized Suzuki nonexpansive mappings (GSNM) on uniform convex hyperbolic spaces. Due to the richness of uniform convex hyperbolic spaces, the results of this paper can be used as an extension and generalization of many famous results in Banach spaces together with CAT(0) spaces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAxiomsMême sujetOptimization and Variational AnalysisTravaux en français237 207