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Enregistrement W1534443719 · doi:10.48550/arxiv.astro-ph/0402121

JETGET - An analysis and visualization tool for (magneto-)hydrodynamic jet simulations

2004· preprint· en· W1534443719 sur OpenAlexaff
Jan E. Staff, Michael Jorgensen, Rachid Ouyed

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2004
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetoVisualizationJet (fluid)PhysicsMechanicsComputer scienceData miningThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In simulations of (magnetized-)fluid dynamics in physics and astrophysics, the visualization techniques are so frequently applied to analyse data that they have become a fundamental part of the research. Data produced is often a multi-dimensional set with several physical quantities, that are usually complex to manage and analyse. JETGET is a visualization and analysis tool we developed for accessing data stored in Hierarchical Data Format (HDF) and ASCII files. Although JETGET has been optimized to handle data output from jet simulations using the Zeus code from NCSA, it is also capable of analysing other data output from simulations using other codes. JETGET can select variables from the data files, render both two- and three-dimensional graphics and analyse and plot important physical quantities. Graphics can be saved in encapsulated Postscript, JPEG, VRML or saved into an MPEG for later visualization and/or presentations. An example of use of JETGET in analysing a 3-dimensional simulation of jets emanating from accretion disks surrounding a protostar is shown. The strength of JETGET in extracting the physics underlying such phenomena is demonstrated as well as its capabilities in visualizing the 3-dimensional features of the simulated magneto-hydrodynamic jets. The JETGET tool is written in Interactive Data Language (IDL) and uses a graphical user interface to manipulate the data. The tool was developed on a LINUX platform and can be run on any platform that supports IDL. JETGET can be downloaded (including more information about its utilities) from http://www.capca.ucalgary.ca/software.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,012

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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