الرئيسية › دليل الباحثين › Yasmina Daikh
Yasmina Daikh
الانتماء : University of Jijel
- 6منشورات (انتماء جزائري)
- 10مجموع المنشورات
- 21الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Yasmina Daikh 6 منشور(ات) مفهرسة (2016–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «CALCOLO»، «Mathematical Methods in the Applied Sciences» و«Applied Numerical Mathematics». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Spectral discretization of the Navier–Stokes problem with mixed boundary conditions» (2017)، وقد استُشهد به 5 مرة. 3 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 4 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Advanced Numerical Methods in Computational Mathematics
- Computational Fluid Dynamics and Aerodynamics
- Navier-Stokes equation solutions
- Matrix Theory and Algorithms
- Spectral Theory in Mathematical Physics
المنشورات (6)
- Numerical analysis for backward Euler spectral discretization for Stokes equations with boundary conditions involving the pressure: part II
- Numerical analysis for backward Euler spectral discretization for Stokes equations with boundary conditions involving the pressure: part I
- Augmented spectral formulation for the Stokes problem with variable viscosity and mixed boundary conditions
- Spectral discretization of the time‐dependent Stokes problem with mixed boundary conditions
- Spectral discretization of the Navier–Stokes problem with mixed boundary conditions
- Spectral element discretization of the heat equation with variable diffusion coefficient
مجلات النشر
- CALCOLO × 3
- Mathematical Methods in the Applied Sciences × 1
- Applied Numerical Mathematics × 1
- Commentationes Mathematicae Universitatis Carolinae × 1
المنشورات حسب السنة
- 20241
- 20232
- 20211
- 20171
- 20161
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.