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Enregistrement W4416842563 · doi:10.4153/s0008439525101525

Sharp bounds for higher Steklov–Dirichlet eigenvalues on domains with spherical holes

2025· article· en· W4416842563 sur OpenAlexvenueno aff
S Basak, Anisa M. H. Chorwadwala, Sheela Verma

Notice bibliographique

RevueCanadian Mathematical Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNonlinear Partial Differential Equations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardUniversidad de ConcepciónUniversity Grants Commission
Mots-clésIsoperimetric inequalityBounded functionEigenvalues and eigenvectorsBoundary (topology)Domain (mathematical analysis)Hyperbolic spaceIsoperimetric dimensionEuclidean spaceLaplace operatorRegular polygon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We consider a mixed Steklov–Dirichlet eigenvalue problem on a smooth bounded domain having a spherical hole. In this article, we take Dirichlet condition on the boundary of the spherical hole and Steklov condition on the other boundary component/s. Under certain symmetry assumptions on multiconnected domains in $\mathbb {R}^{n}$ having a spherical hole, we obtain isoperimetric inequalities for the k -th Steklov–Dirichlet eigenvalues for each $k \in \{2, 3, \dots , n+1\}$ . We provide examples to emphasise the fact that the symmetry assumptions, on the family of domains considered, are crucial. We also extend Theorem 3.1 of “Gavitone et al. (2023), An isoperimetric inequality for the first Steklov–Dirichlet Laplacian eigenvalue of convex sets with a spherical hole, Pacific Journal of Mathematics , 320(2): 241–259” not only from Euclidean domains to domains in space forms but also from convex domains to star-shaped domains. In particular, we obtain sharp lower and upper bounds for the first Steklov–Dirichlet eigenvalue on the family of all bounded star-shaped domains on the hemisphere as well as on the hyperbolic space.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0080,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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