MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415667477 · doi:10.55016/ojs/cdm.v20i2.77187

Applications via series accelerations of new identities involving Catalan-type numbers

2025· article· W4415667477 sur OpenAlexvenueno aff
John M. Campbell, Emrah Kılıç

Notice bibliographique

RevueContributions to Discrete Mathematics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Identities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalan numberSeries (stratigraphy)Identity (music)Convergence (economics)Hypergeometric functionGeometric seriesAccelerationAlgebra over a field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce infinite families of terminating hypergeometric identities involving generalizations of Catalan numbers, generalizing results introduced by Chu and K\i l\i\c{c}, and we apply Wilf—Zeilberger (WZ) pairs associated with our new identities via a series acceleration method. We apply a WZ pair introduced in our article to prove an identity for accelerating the convergence for a family of ${}_{3}F_{2}(1)$-series with three real parameters from $1$ to $\frac{1}{4}$, and we apply this identity to generalize Ramanujan-like series for $\frac{1}{\pi}$, $\frac{\sqrt{2}}{\pi}$, $\frac{\sqrt{3}}{\pi}$, and $ \frac{\sqrt{2 \pm \sqrt{2}}}{\pi } $ that are due to Chu et al. A fast-converging series for $\pi^2$ due to Guillera is also a special case of our acceleration identity. We also apply another WZ pair introduced in this article to prove an identity for accelerating the convergence of a ${}_{3}F_{2}(1)$-family with three real parameters from $1$ to $\frac{1}{16}$, and we apply this result, via a series bisection, to formulate a new WZ proof of Ramanujan's series for $\frac{1}{\pi}$ of convergence rate $\frac{1}{4}$. A number of our finite sums involving Catalan-type numbers are such that up-to-date versions of the Maple Computer Algebra System cannot compute WZ pairs for such sums, which is representative of the computationally challenging nature of our results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,331 · 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.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContributions to Discrete MathematicsMême sujetAdvanced Mathematical IdentitiesTravaux en français237 207