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Enregistrement W4413522423 · doi:10.28924/2291-8639-23-2025-202

A Novel Approach to Fractal Generation through Strong Coupled Fixed Points in Intuitionistic Fuzzy Metric Spaces

2025· article· en· W4413522423 sur OpenAlexvenueno aff
Khaleel Ahmad, Ghulam Murtaza, Umar Ishtiaq, Salvatore Sessa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFixed Point Theorems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsFractalMetric spacePure mathematicsMetric (unit)Discrete mathematicsMathematical analysisBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this manuscript, we explore the concept of strong-coupled fixed points in the context of intuitionistic fuzzy metric spaces (IFMS). Our approach is grounded in the idea of intuitionistic fuzzy contractive couplings (IFCCs), which provide a framework for understanding fixed points in fuzzy settings. We begin by introducing a novel formulation of coupling, which combines the principles of coupled fuzzy contractions with cyclic mappings. This combination leads to a more generalized and effective method of identifying strong-coupled fixed points, extending previous results in fuzzy metric spaces. A key contribution to this paper is the proof of the existence of a unique strong-coupled fixed point. We establish this result through rigorous theoretical analysis and provide a corollary that strengthens the foundation of our work. Several non-trivial examples are presented to demonstrate the applicability of the theory and the robustness of the strong-coupled fixed point in various scenarios. Additionally, we present a practical application of our findings: the construction of a strong-coupled fractal set within the framework of intuitionistic fuzzy metric spaces. This is achieved by applying an intuitionistic iterated function system (IIFS), which is based on a family of intuitionistic fuzzy contractive couplings. The fractal generation process is illustrated through several examples, demonstrating the theoretical results in action. To further solidify the applicability of our approach, we introduce an intuitionistic fuzzy version of the Hausdorff distance between compact sets, a crucial tool in measuring the "closeness" of sets within the intuitionistic fuzzy context. Several examples are provided to clarify the fractal generation process, showing how the intuitionistic fuzzy metrics and couplings contribute to the creation of self-similar fractals. This work not only enhances the understanding of fixed points in intuitionistic fuzzy spaces but also provides new insights into their application in fractal geometry, offering both theoretical advancements and practical tools for future research in this area.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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