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Enregistrement W4379473593 · doi:10.3390/math11112578

Subclasses of p-Valent κ-Uniformly Convex and Starlike Functions Defined by the q-Derivative Operator

2023· article· en· W4379473593 sur OpenAlexaff
Ekram E. Ali, H. M. Srivastava, Abeer M. Albalahi

Notice bibliographique

RevueMathematics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic and geometric function theory
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvexityConvex functionOperator (biology)Analytic functionMathematicsClass (philosophy)Function (biology)Pure mathematicsPseudoconvex functionDistortion (music)Logarithmically convex functionRegular polygonDerivative (finance)Linear mapUnit diskComplex-valued functionCombinatoricsDiscrete mathematicsSubderivativeConvex optimizationPhysicsComputer scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential for widespread applications of the geometric and mapping properties of functions of a complex variable has motivated this article. On the other hand, the basic or quantum (or q-) derivatives and the basic or quantum (or q-) integrals are extensively applied in many different areas of the mathematical, physical and engineering sciences. Here, in this article, we first apply the q-calculus in order to introduce the q-derivative operator Sη,p,qn,m. Secondly, by means of this q-derivative operator, we define an interesting subclass Tℵλ,pn,m(η,α,κ) of the class of normalized analytic and multivalent (or p-valent) functions in the open unit disk U. This p-valent analytic function class is associated with the class κ-UCV of κ-uniformly convex functions and the class κ-UST of κ-uniformly starlike functions in U. For functions belonging to the normalized analytic and multivalent (or p-valent) function class Tℵλ,pn,m(η,α,κ), we then investigate such properties as those involving (for example) the coefficient bounds, distortion results, convex linear combinations, and the radii of starlikeness, convexity and close-to-convexity. We also consider a number of corollaries and consequences of the main findings, which we derived herein.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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