Analysis of Sombor and Harmonic Indices of Thorn Cog-Graphs
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of chemical graph theory, a topological index is a numerical parameter derived from a molecular graph.This index offers a streamlined approach to numerically calculate and compare various physico-chemical properties of chemical compounds, such as melting point, boiling point, viscosity, size, shape, atom count, bond strength, enthalpy, and geometric characteristics.Traditional scientific exploration of these properties, conducted in a laboratory setting, is often timeintensive, costly, and demands expertise in the respective field.Chemical graph theory provides a more cost-effective and straightforward solution, enabling the correlation of topological indices with chemistry.This approach allows for the computational analysis of any chemical species using mathematical tools, circumventing the need for laboratory-based experiments.This approach offers considerable benefits in chemical science, as it employs mathematical and theoretical methods to estimate a molecule's physico-chemical properties.The primary objective of this paper is to elucidate the correlation between thorn graphs and topological indices, utilizing the methods of vertex degrees and edge partitioning.The paper conducts a rigorous analysis of thorn graphs using mathematical calculations, deriving the relationship between the indices.These indices play a pivotal role in a diverse array of research areas, including chemoinformatics, pharmaceutical industry applications, and toxicity prediction among others.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».