Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СКМ MAPLE ДЛЯ КАЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА КОСМОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ, ОСНОВАННОЙ НА АСИММЕТРИЧНОМ СКАЛЯРНОМ ДУБЛЕТЕ
Форма представленияТезисы и материалы конференций в российских журналах и сборниках
Год публикации2024
Языкрусский
  • Кох Ирина Александровна, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Кох И.А. Использование СКМ Maple для качественного анализа космологической модели, основанной на асимметричном скалярном дублете / И.А. Кох // V Международный форум по математическому образованию, посвященный 220-летию Казанского университета (IFME' 2024) : материалы конференции. -Казань: Издательство Казанского университета, 2024. - С. 356 - 361.
    Аннотация V Международный форум по математическому образованию, посвященный 220-летию П99 Казанского университета (IFME' 2024) [Электронный ресурс]: материалы XIII Международной конференции «Математическое образование в школе и вузе: опыт, проблемы, перспективы», X Международной конференции «Информационные технологии в образовании и науке», IV Международного научного семинара “Digital Technologies for Teaching and Learning” («Цифровые технологии для преподавания и обучения»)
    Ключевые слова качественный анализ, космологическая модель, скалярный дублет, СКМ Maple.
    Название журнала V Международный форум по математическому образованию, посвященный 220-летию П99 Казанского университета (IFME' 2024) [Электронный ресурс]: материалы XIII Международной конференции «Математическое образование в школе и вузе: опыт, проблемы, перспективы», X Международной конференции «Информационные технологии в образовании и науке», IV Международного научного семинара “Digital Technologies for Teaching and Learning” («Цифровые технологии для преподавания и обучения»)
    URL https://kpfu.ru/portal/docs/F1298868851/Sbornik.IFME_2024.pdf
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=307177

    Полная запись метаданных