A new variant of the Sombor matrix: bounds on spectral radius and energy with applications to QSPR analysis of COVID-19 drugs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we introduce a novel variant of the Sombor matrix, denoted as $\mathcal{NS}o(\zeta)$, for a simple graph $\zeta(\mathcal{V}, \mathcal{E})$. The matrix is defined such that for $i \neq j$, the $(i,j)$-entry is given by $\sqrt{d_{i}^{2}+d_{j}^{2}}$, where $d_i$ represents the degree of the $i^{\text{th}}$ vertex, and zero otherwise. Let $\eta_1 \geq \eta_2 \geq \cdots \geq \eta_{\rho}$ denote the eigenvalues of $\mathcal{NS}o(\zeta)$, with $\eta_1$ being the spectral radius. The Sombor energy $E_{\mathcal{NS}o}(\zeta)$ is defined as the sum of the absolute values of these eigenvalues. We derive upper and lower bounds for both $\eta_1$ and $E_{\mathcal{NS}o}(\zeta)$ in terms of the first Zagreb index ($M_1(\zeta)$). As an application, we perform a Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) analysis using a dataset of drugs employed in the treatment of COVID-19 patients. We construct linear, quadratic, and cubic regression models to explore the relationship between the physicochemical properties of these drugs and their corresponding $E_{\mathcal{NS}o}(\zeta)$ values, with the models visualized through graphical representations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».