Pseudo-Differential Operators: Partial Differential Equations and Time-Frequency Analysis
Notice bibliographique
Résumé
On Hormander operators and non-holonomic geometry by P. Greiner Weyl transforms and the inverse of the sub-Laplacian on the Heisenberg group by A. Dasgupta and M. W. Wong Pseudo-differential calculus on manifolds with geometric singularities by B.-W. Schulze Corner operators and applications to elliptic complexes by C.-I. Martin Ellipticity of a class of corner operators by N. Dines Pseudodifferential methods for boundary value problems by C. L. Epstein Invertibility of parabolic Pseudodifferential operators by V. Rabinovich Semilinear pseudo-differential equations and travelling waves by M. Cappiello, T. Gramchev, and L. Rodino Continuity and compactness properties of pseudo-differential operators by E. Buzano and J. Toft Trace ideals for Fourier integral operators with non-smooth symbols by F. Concetti and J. Toft Schatten-von Neumann norm inequalities for two-wavelet localization operators by V. Catana Why use the S-transform? by R. G. Stockwell Applying the S-transform to magnetic resonance imaging texture analysis by T. A. Bjarnason, S. Drabycz, D. H. Adler, J. G. Cairncross, and J. R. Mitchell Inversion formulas for two-dimensional Stockwell transforms by Y. Liu and M. W. Wong Localization of signal and image features with the TT-transform by C. R. Pinnegar Weight functions in time-frequency analysis by K. Grochenig Shannon type sampling theorems on the Heisenberg group by R. R. Radha and S. Sivananthan Rihaczek transforms and pseudo-differential operators by A. Mohammed and M. W. Wong A unified point of view on time-frequency representations and pseudo-differential operators by P. Boggiatto, G. De Donno, and A. Oliaro Blind source separation using time-frequency analysis by R. Ashino, T. Mandai, A. Morimoto, and F. Sasaki.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».