MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387322641 · doi:10.48550/arxiv.2310.01017

A Stochastic Porous Media Schr{ö}dinger Equation: Feynman-type Motivation, Well-Posedness and Control Interpretation

2023· preprint· en· W4387322641 sur OpenAlexaff
Ioana Ciotir, Dan Goreac, Juan Li, Xinru Zhang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Physics Problems
Établissements canadiensUniversité LavalActua
Organismes subventionnairesShandong UniversityNational Science Foundation
Mots-clésUniquenessPath integral formulationMonotonic functionType (biology)MathematicsOperator (biology)Action (physics)Feynman diagramMonotone polygonInterpretation (philosophy)Mathematical analysisCharacterization (materials science)Laplace transformApplied mathematicsMathematical physicsPure mathematicsPhysicsComputer scienceQuantum mechanicsQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper's aim is threefold. First, using Feynman's path approach to the derivation of theclassical Schr{ö}dinger's equation in [6] and by introducing a slight path (or wave) dependency ofthe action, we derive a new class of equations of Schr{ö}dinger type where the driving operatoris no longer the Laplace one but rather of complex porous media-type. Second, using suitableconcepts of monotonicity in the complex setting and on appropriate functional spaces, we showthe existence and uniqueness of the solution to this type of equation. In the formulation of ourequation, we adjoin possible measurement absolute errors translating in an additive Brownianperturbation and interactions between different waves translating in a mean-field (or McKean-Vlasov) dependency of drift coefficient. Finally, using Fitzpatrick's characterization of maximalmonotone operators (cf. [7]), we propose a Br{é}zis-Ekeland type characterization of the solutionof the deterministic equation via a control problem. This is envisaged as a possible way toovercome strict monotonicity requirements in the complex setting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,083 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetAdvanced Mathematical Physics ProblemsTravaux en français237 207