MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6976546503 · doi:10.60692/8hn0a-qkt22

On convexity analysis for discrete delta Riemann–Liouville fractional differences analytically and numerically

2023· article· en· W6976546503 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Inequalities and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvexityFunction (biology)Focus (optics)Upper and lower boundsSet (abstract data type)Measure (data warehouse)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we focus on the analytical and numerical convexity analysis of discrete delta Riemann–Liouville fractional differences. In the analytical part of this paper, we give a new formula for the discrete delta Riemann-Liouville fractional difference as an alternative definition. We establish a formula for the $\Delta ^{2}$ Δ 2 , which will be useful to obtain the convexity results. We examine the correlation between the positivity of $({}^{\mathrm{RL}}_{w_{0}}\Delta ^{\alpha} \mathrm{f} )( \mathrm{t})$ ( w 0 RL Δ α f ) ( t ) and convexity of the function. In view of the basic lemmas, we define two decreasing subsets of $(2,3)$ ( 2 , 3 ) , $\mathscr{H}_{\mathrm{k},\epsilon}$ H k , ϵ and $\mathscr{M}_{\mathrm{k},\epsilon}$ M k , ϵ . The decrease of these sets allows us to obtain the relationship between the negative lower bound of $({}^{\mathrm{RL}}_{w_{0}}\Delta ^{\alpha} \mathrm{f} )( \mathrm{t})$ ( w 0 RL Δ α f ) ( t ) and convexity of the function on a finite time set $\mathrm{N}_{w_{0}}^{\mathrm{P}}:=\{w_{0}, w_{0}+1, w_{0}+2,\dots , \mathrm{P}\}$ N w 0 P : = { w 0 , w 0 + 1 , w 0 + 2 , … , P } for some $\mathrm{P}\in \mathrm{N}_{w_{0}}:=\{w_{0}, w_{0}+1, w_{0}+2,\dots \}$ P ∈ N w 0 : = { w 0 , w 0 + 1 , w 0 + 2 , … } . The numerical part of the paper is dedicated to examinin the validity of the sets $\mathscr{H}_{\mathrm{k},\epsilon}$ H k , ϵ and $\mathscr{M}_{\mathrm{k},\epsilon}$ M k , ϵ for different values of k and ϵ . For this reason, we illustrate the domain of solutions via several figures explaining the validity of the main theorem.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreater South Information SystemMême sujetMathematical Inequalities and ApplicationsTravaux en français237 207