Podrobno

Data and data quality in mathematics
ID Berčič, Katja (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (715,22 KB)
MD5: 84EDC0251A6C7F1543DA23CECEF8A1F7
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.intechopen.com/chapters/1232506 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Pure mathematics is often viewed, even by its practitioners, as a discipline in which data play little or no role. Data, when acknowledged at all, are often seen as a byproduct of research rather than a research product in their own right. Yet databases and datasets are increasingly central to the way mathematicians formulate conjectures, test hypotheses, and explore complex structures. Unlike empirical data, data in mathematics often consist of exact values derived from symbolic definitions or computations and commonly describe highly structured objects such as graphs, elliptic curves, or manifolds. This combination of abstraction, precision, and low redundancy poses distinctive challenges for data quality, shifting the focus away from concerns like noise and bias toward correctness, completeness, consistency, and accessibility.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:mathematical knowledge management, digital mathematics libraries and repositories, computer-assisted mathematics, implementation challenges, data quality dimensions, mathematical data
Vrsta gradiva:Drugo
Tipologija:1.16 - Samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2026
Št. strani:22 str.
PID:20.500.12556/RUL-182282 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.6:51
DOI:10.5772/intechopen.1013831 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:277107715 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:06.05.2026
Število ogledov:210
Število prenosov:157
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del monografije

Naslov:Data quality matters : best practices for integrity and assurance
Uredniki:Sebastian Ventura, José M. Luna, Antonio R. Moya Martín-Castaño
Kraj izida:London
Založnik:IntechOpen
Leto izida:2026
ISBN:978-1-83634-985-3
COBISS.SI-ID:277104899 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:obdelava podatkov, podatki v matematiki, kvaliteta podatkov

Projekti

Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Številka projekta:FA9550-21-1-0024
Naslov:/

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P1-0294
Naslov:Računsko intenzivne metode v teoretičnem računalništvu, diskretni matematiki, kombinatorični optimizaciji ter numerični analizi in algebri z uporabo v naravoslovju in družboslovju

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj