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Enregistrement W4393717632 · doi:10.1186/s13660-024-03114-4

Some m-fold symmetric bi-univalent function classes and their associated Taylor-Maclaurin coefficient bounds

2024· article· en· W4393717632 sur OpenAlexaff
H. M. Srivastava, Pishtiwan Othman Sabir, Sevtap Sümer Eker, Abbas Kareem Wanas, Pshtiwan Othman Mohammed, Nejmeddine Chorfi, Dumitru Bǎleanu

Notice bibliographique

RevueJournal of Inequalities and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAnalytic and geometric function theory
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésFold (higher-order function)MathematicsTaylor seriesFunction (biology)Mathematical analysisCombinatoricsComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Ruscheweyh derivative operator is used in this paper to introduce and investigate interesting general subclasses of the function class $\Sigma_{m}$ Σm ofm-fold symmetric bi-univalent analytic functions. Estimates of the initial Taylor-Maclaurin coefficients $\vert a_{m+1} \vert $ |am+1| and $\vert a_{2 m+1} \vert $ |a2m+1| are obtained for functions of the subclasses introduced in this study, and the consequences of the results are discussed. Additionally, the Fekete-Szegö inequalities for these classes are investigated. The results presented could generalize and improve some recent and earlier works. In some cases, our estimates are better than the existing coefficient bounds. Furthermore, within the engineering domain, the utilization of the Ruscheweyh derivative operator can encompass a broad spectrum of engineering applications, including the robotic manipulation control, optimizing optical systems, antenna array signal processing, image compression, and control system filter design. It emphasizes the potential for innovative solutions that can significantly enhance the reliability and effectiveness of engineering applications.

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)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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