A Fuzzy Fractional Initial Value Problem with Applications Under New Conformable Fractional Granular Differentiability
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel definition of the fractional order derivative for fuzzy setvalued functions (FSVF), utilizing the concept of granular difference, which we refer to as the new conformable fractional granular derivative (NCFGD).It also presents the corresponding integral, termed the new conformable fractional granular integral (NCFGI).In terms of results, the basic properties of both the NCFGD and NCFGI are rigorously established and proven, providing a strong mathematical foundation for these new operators.Several illustrative examples demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed definitions.Additionally, the paper explores methods for solving the new conformable fractional granular initial value problem (NCFG IVP), which is integral to understanding the behavior of fuzzy set-valued functions under fractional calculus.We apply these methods to solve new conformable fractional granular differential equations (NCFG DEqs) related to growth and decay models, offering a more flexible approach to modeling dynamic systems with fuzzy uncertainty.This approach offers a more flexible and adaptive framework for modeling dynamic systems characterized by fuzzy uncertainty, as it allows for fractional order differentiation.The incorporation of these concepts into the solution of fuzzy fractional differential equations ensures more precise and adaptable models.Ultimately, these findings contribute significantly to advancing both fuzzy calculus and fractional calculus, enhancing the understanding and modeling of complex systems with uncertainty.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».