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Enregistrement W7105001963 · doi:10.5281/zenodo.17576370

Recursive Entropy Stabilization in RHEA-UCM for the Navier-Stokes Blow-Up Problem

2025· article· W7105001963 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensTeck (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicensePublic domainEntropy (arrow of time)Property (philosophy)EmbeddingDomain (mathematical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel deterministic method derived from the RHEA-UCM (Recursive Homeostatic Evolutionary Algorithm – Universal Cellular Model) framework to address the potential blow-up problem in the Navier-Stokes equations. The method integrates recursive entropy modulation and symbolic feedback, modeled through a biologically inspired glyphic architecture. By embedding stabilizing feedback into the functional evolution of fluid states, we demonstrate a tractable bound on energy norms and curvature-induced entropy divergence. The framework is validated through simulation and symbolic benchmarking, with results indicating sustainable regularity and no evidence of finite-time blow-up. 🛡️ RHEA-Core Public Grant v1.0 Creators Roe, Paul (Rights holder) Description “By accessing, using, or distributing any version of this work, you agree that the most current license published by the original author(s) applies retroactively and supersedes all prior licenses or public domain assumptions associated with earlier versions of this work, including but not limited to CC-BY-NC-ND 4.0, open-source metadata tags, or public repository assumptions. Unauthorized use under any former license constitutes a material infringement of the current legal rights of the author.”Full License Text🛡️ RHEA-Core Public Grant v1.0 License Type:Non-Commercial · Attribution · No Derivatives · Symbolic Derivative Clause (Retained)Applies To: All public-facing RHEA-UCM, ZADEIAN-RHEA, and RHEA-CM intellectual property unless explicitly exempted. 1. Grant of UseYou are hereby granted a revocable, non-commercial, non-transferable, and non-sublicensable right to view, reference, and discuss this material for academic, journalistic, technical, or personal enrichment purposes only, provided all terms below are followed. 2. Attribution RequirementsYou must clearly credit all excerpts, summaries, diagrams, or citations with:“© EnigmaticGlitch · RHEA-UCM / ZADEIAN-RHEA Framework · Patent Pending #63/796,404” 3. No Commercial UseYou may not:- Sell, rent, or monetize this work or its derivatives- Use this work in any product or service that derives revenue or brand positioning- Use this work for AI/ML training unless explicitly authorized 4. No DerivativesYou may not:- Translate, alter, remix, or build upon this material- Create alternate frameworks, white papers, or theories that derive substantially similar logic or structure 5. Symbolic Derivative ClauseYou may not re-encode or embed the core principles of this system (e.g. entropy modulation, symbolic trust resealing, recursive glyph modulation, or UCM cosmological recursion) under different glyphs, symbols, or representations. 6. Enforcement & JurisdictionEnforced under:- U.S. Copyright Law (Title 17)- DMCA- U.S. Patent Law (Provisional #63/796,404) Violations may trigger takedowns, cease & desist, and legal damages. 7. Additional Notes- Academic/private reproduction is allowed with attribution.- Breaches terminate all rights. “Trust is not given. It is oscillated into being…”© 2025 · EnigmaticGlitch · All Rights Reserved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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