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Enregistrement W4390786559

Partial derivatives over hypercomplex variables for non-analytic functions in eight-dimensional algebra

2023· preprint· en· W4390786559 sur OpenAlexaff
Martin Bouchard, Juhi Khalid

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAlgebraic and Geometric Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypercomplex numberMathematicsAlgebra over a fieldPure mathematicsQuaternion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides the formulation of partial derivatives over hypercomplex variables for functions of octonions or split-biquaternions. The proposed partial derivatives are an extension to the case of octonions and split-biquaternions algebras of the well-known Wirtinger/CR-calculus for complex-numbers algebra, and HR-calculus or generalized HR-calculus for quaternion algebra. The octonionic functions considered in this paper are not constrained by analyticity, holomorphy, harmonicity, conformality, regularity or monogenic property constraints. Instead, the only constraint for the octonionic functions considered in this paper is that each element of an octonionic function be real-differentiable over the (real-valued) variable of each element in an octonion or split-biquaternion variable. We first show that the approach based on rotations over basis components used in the development of HR-calculus or generalized-HR calculus is not suitable for the two considered 8-dimensional hypercomplex algebras. Instead, we justify the use of transformations based on Hadamard matrices, which allows a common framework for the development of partial derivatives for complex-numbers, quaternion, octonion and split-biquaternion algebras. The results of this paper can be an important step towards the development of optimization algorithms and adaptive filtering algorithms of hypercomplex variables from 8-dimensional hypercomplex algebras.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

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