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Enregistrement W4386283196 · doi:10.18280/mmep.100440

Numerical Finite Difference Scheme for a Two-Dimensional Time-Fractional Semilinear Diffusion Equation

2023· article· en· W4386283196 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueDifferential Equations and Numerical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsScheme (mathematics)Finite difference schemeDiffusionCentral differencing schemeDiffusion equationMathematical analysisFinite difference methodFinite differenceApplied mathematicsFinite difference coefficientPhysicsFinite element methodThermodynamicsMixed finite element methodEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-fractional partial differential equations are foundational instruments in modeling neuronal dynamics.These equations are formulated by replacing the conventional time derivative of order α, where 0 < < 1, in the standard equation with the Caputo fractional derivative.This study introduces the Crank-Nicolson (C.N.) finite difference scheme as a solution method for a two-dimensional, time-fractional Semilinear parabolic equation under Dirichlet boundary conditions.An in-depth investigation into the consistency, stability, and convergence of the proposed scheme is also conducted.To corroborate the theoretical findings, two numerical experiments are carried out.The scheme's efficiency, in terms of absolute errors, order of accuracy, and computational time, is meticulously evaluated and discussed.The results demonstrate that the proposed scheme, while being conditionally stable, can be utilized effectively with a high rate of convergence to compute numerical solutions for the problem at hand.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,222 · 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