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Enregistrement W4411088872 · doi:10.5206/mt.v5i2.22367

The Multivariate Power Series Package in Maple 2024.

2025· article· en· W4411088872 sur OpenAlexaffvenue
Juan Pablo Gonzalez Trochez, Matt Calder, Marc Moreno Maza, Erik Postma, M.J. Romero, Alexander Brandt

Notice bibliographique

RevueMaple Transactions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Computational Techniques and Applications
Établissements canadiensDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMapleSeries (stratigraphy)Multivariate statisticsPower (physics)Computer scienceMathematicsStatisticsGeologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While symbolic computation is the realm of exact methods, this field was able to develop solutions to approximate problems, which can be used to provide approximate answers to problems that are either intractable or too expensive to solve exactly. A well-known example is the so-called symbolic Newton iteration method for approximating the solutions of algebraic equations. At the heart of these methods is the manipulation of formal multivariate power series.The MultivariatePowerSeries library in Maple provides formal, Laurent and Puiseux series in several variables. The implementation of those series is based on the paradigm of lazy evaluation (or call-by-need). Not only arithmetic operations (addition, multiplication, inversion) are offered, but univariate polynomial over multivariate series are provided by this library. The user can factorize such polynomials in a number of ways, using either Weierstrass Preparation Theorem, Hensel Lemma, Puiseux Theorem and the Extended Hensel Construction. In this talk, we will give a tour of these facilities and illustrate their usage with a number of 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 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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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