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Enregistrement W7116795971 · doi:10.1016/j.jde.2025.114035

Sharp Hölder regularity of weak solutions of the Neumann problem and applications to nonlocal PDE in metric measure spaces

2025· article· en· W7116795971 sur OpenAlexafffund
Luca Capogna, Ryan Gibara, Riikka Korte, Nageswari Shanmugalingam

Notice bibliographique

RevueJournal of Differential Equations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFixed Point Theorems Analysis
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of FinlandNational Science Foundation
Mots-clésMeasure (data warehouse)Metric (unit)Metric spaceNeumann boundary conditionWeak solutionMeasurable function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We prove global Hölder regularity result for weak solutions u ∈ N 1 , p ( Ω , μ ) to a PDE of p -Laplacian type with a measure as non-homogeneous term: − div ( | ∇ u | p − 2 ∇ u ) = ν ‾ , where 1 < p < ∞ and ⁎ ν ‾ ∈ ( N 1 , p ( Ω , μ ) ) ⁎ is a signed Radon measure supported in Ω ‾ . Here, Ω is a John domain in a metric measure space satisfying a doubling condition and a p -Poincaré inequality, and ∇ u is the Cheeger gradient. The regularity results obtained in this paper improve on earlier estimates proved by the authors in [12] for the study of the Neumann problem, and have applications to the regularity of solutions of nonlocal PDE in doubling metric spaces. Moreover, the obtained Hölder exponent matches with the known sharp result in the Euclidean case [10] , [7] , [1] .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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