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Enregistrement W4391328511 · doi:10.18280/mmep.110130

A Convergent Series Approximation Method for Solving Wave-Like Problems: Introducing a Novel Control Convergence Parameter

2024· article· en· W4391328511 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed A. Mohammed Fawze, Anees A. Fthee

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMatrix Theory and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeries (stratigraphy)Convergence (economics)Applied mathematicsConvergent seriesMathematicsMathematical optimizationComputer scienceMathematical analysisPower seriesGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problems exhibiting wave-like characteristics pervade a diverse array of physical phenomena, including but not limited to longitudinal vibrations of elastic rods or beams, acoustic problems in fluid flow, electric signal transmission along cables, shock waves, chemical exchange processes in chromatography, sediment transport in rivers, plasma wave behavior, and the propagation of both electric and magnetic fields in the absence of charge and dielectric.This study introduces a novel series solution for wave-like problems, leveraging a newly developed technique within the Homotopy Perturbation Method (HPM).The proposed technique operates in the absence of a need for discretization, linearization, or restrictive assumptions, offering distinct advantages over conventional methods.This new version of HPM is designed to address wave-like problems.The technique rests on the assumption that the required solution can be represented as an infinite series sum.The proposed series demonstrates rapid convergence through the use of a control parameter.Initially, the parameter's scope is determined, followed by the selection of a single value that facilitates convergence.Various examples were applied using this technique, yielding satisfactory results.The novel version of HPM presented in this study hinges on the concept of representing the solution as an infinite series sum.This approach exhibits rapid convergence to the precise solution, enabled by the use of a control parameter.The parameter region is initially determined, followed by the selection of a single value that ensures convergence with a satisfactory sum count.

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)0,000
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
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