偏微分方程數值方法

Qualità:

L'articolo "偏微分方程數值方法" nella Wikipedia in cinese ha 34.4 punti per la qualità (al 1 agosto 2024). L'articolo contiene 9 riferimenti e 12 sezioni.

Questo articolo ha la migliore qualità nella Wikipedia in inglese semplice. Tuttavia, la versione linguistica più popolare di questo articolo è il inglese.

Dalla creazione dell'articolo "偏微分方程數值方法", il suo contenuto è stato scritto da 2 utenti registrati di Wikipedia in cinese e modificato da 55 utenti registrati di Wikipedia in tutte le lingue.

L'articolo è citato 52 volte nella Wikipedia in cinese e citato 428 volte in tutte le lingue.

Il grado di interesse degli autori più alto dal 2001:/p>

• Locale (cinese): N. 23932 nel novembre 2021
• Globale: N. 192345 nell'aprile 2005

Il grado di popolarità più alto dal 2008:

• Locale (cinese): N. 169020 nel febbraio 2008
• Globale: N. 460514 nel dicembre 2014

Ci sono 5 versioni linguistiche per questo articolo nel database WikiRank (delle 55 edizioni linguistiche di Wikipedia considerate).

La valutazione della qualità e della popolarità si basava sui dump di Wikipedia del 1 agosto 2024 (inclusa la cronologia delle revisioni e le visualizzazioni di pagina degli anni precedenti).

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con la massima qualità.

#	Lingua	Grado di qualità	Punteggio di qualità
1	inglese semplice (simple) Numerical methods for partial differential equations		73.9479
2	giapponese (ja) 偏微分方程式の数値解法		53.5335
3	inglese (en) Numerical methods for partial differential equations		38.669
4	cinese (zh) 偏微分方程數值方法		34.4318
5	vietnamita (vi) Phân tích phương trình vi phân từng phần bằng phương pháp số		24.3055

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche più popolari dell'articolo.

#	Lingua	Premio di popolarità	Popolarità relativa
1	inglese (en) Numerical methods for partial differential equations		424 053
2	giapponese (ja) 偏微分方程式の数値解法		15 956
3	cinese (zh) 偏微分方程數值方法		5 247
4	vietnamita (vi) Phân tích phương trình vi phân từng phần bằng phương pháp số		3 847
5	inglese semplice (simple) Numerical methods for partial differential equations		2 329

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con la maggiore popolarità nell'ultimo mese.

#	Lingua	Premio di popolarità	Popolarità relativa
1	inglese (en) Numerical methods for partial differential equations		2 655
2	cinese (zh) 偏微分方程數值方法		256
3	inglese semplice (simple) Numerical methods for partial differential equations		217
4	giapponese (ja) 偏微分方程式の数値解法		154
5	vietnamita (vi) Phân tích phương trình vi phân từng phần bằng phương pháp số		16

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con il maggiore interesse degli autori.

#	Lingua	Premio IA	IA relativi
1	inglese (en) Numerical methods for partial differential equations		32
2	inglese semplice (simple) Numerical methods for partial differential equations		8
3	giapponese (ja) 偏微分方程式の数値解法		7
4	vietnamita (vi) Phân tích phương trình vi phân từng phần bằng phương pháp số		6
5	cinese (zh) 偏微分方程數值方法		2

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con il maggiore interesse degli autori nell'ultimo mese.

#	Lingua	Premio IA	IA relativi
1	inglese (en) Numerical methods for partial differential equations		0
2	giapponese (ja) 偏微分方程式の数値解法		0
3	inglese semplice (simple) Numerical methods for partial differential equations		0
4	vietnamita (vi) Phân tích phương trình vi phân từng phần bằng phương pháp số		0
5	cinese (zh) 偏微分方程數值方法		0

La tabella seguente mostra le versioni linguistiche dell'articolo con il maggior numero di citazioni.

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Il progetto è finalizzato alla valutazione relativa automatica degli articoli nelle diverse versioni linguistiche di Wikipedia. Al momento il servizio permette di confrontare oltre 44 milioni di articoli di Wikipedia in 55 lingue. I punteggi di qualità degli articoli si basano sui dump di Wikipedia del agosto 2024. Nel calcolare la popolarità attuale e l'intelligenza artificiale degli articoli sono stati presi in considerazione i dati del luglio 2024. Per i valori storici di popolarità e AI WikiRank ha utilizzato dati dal 2001 al 2023... More information