Enhanced Characterization of Rough Semigroup Ideals: Extension and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rough set theory (RST) is a formal theory derived from logical properties of information systems.Rough set theory extends traditional set theory by defining a subset of a universe through the use of a pair of sets referred to as the lower and upper approximations.It is a mathematical approach for dealing with ambiguities and imprecisions in a variety of situation.Since its introduction by Zdislaw Pawlak in the late eighties of the previous century, it has evolved into pure and applied directions from mathematical, logical, and computational perspectives.The area of rough set theory in computational mathematics is rapidly developing.As far as vagueness and imprecision are concerned, rough set theory is basically a mathematical approach.An equivalence relation is a key concept in rough set models.Approximations at the lower and upper levels are constructed based on equivalence classes.There is wide application of algebraic systems in sequential machines, formal languages, arithmetic codes, and error-correction algorithms.The study of any set will be effective if an algebraic structure is developed for it.In the context of semigroups research, rough set theory can be used to analyse and understand the properties and relationships within semigroups.Semigroups and related algebraic structures and their properties can be explored more deeply when rough set theory is applied.The aim of this paper is to extend the concept of rough semigroup ideals.It has already been shown that some properties of rough (left, right) ideals in semigroups can be obtained by extending the notion of a left (right) ideal in a semigroup.As a result of considering h-ideals in semigroups, rough upper hideals (left & right) have been introduced here along with their properties.Also, the results related to rough semi-lattices and rough quotient semigroups are given.These concepts are explained with suitable examples.
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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 | 0,000 |
| 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 ».