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Enregistrement W1636967384 · doi:10.1109/aps.2005.1551258

Slanted walls in the FDTD method

2005· article· en· W1636967384 sur OpenAlexaff
Y.S. Rickard, Natalia K. Nikolova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite-difference time-domain methodGridExtrapolationComputationResonatorOffset (computer science)Perfect conductorComputer scienceBoundary value problemFinite difference methodComputational scienceMathematicsMathematical analysisAlgorithmGeometryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the finite-difference time-domain (FDTD) method, the spatial step is usually chosen to be between 5% and 12.5% of the minimal wavelength of interest. If the boundaries cannot be positioned at integer multiples of the chosen spatial step, one usually reduces the spatial step or uses a nonuniform grid. Reported methods for treating such offset metal boundaries require substantial changes in the FDTD code, as well as changes in the grid and the time step. Recently, we proposed an alternative method (Rickard, Y.S. and Nikolova, N.K., 2004), whereby an off-grid perfect electric conductor (PEC) and magnetic boundaries may be modeled without disturbing the original grid. The method employs extrapolation of adjacent field values from the internal computational domain to obtain exterior field values ensuring off-grid virtual boundaries in-between. As only the outer boundary values are modified, the conventional FDTD code and the grid remain unchanged. Time step reduction is unnecessary, thus the high computation speed is preserved. To validate the method, we compare the calculated frequencies of the first few resonant modes of a rectangular resonator to their analytical values when the resonator has off-grid wall(s) in parallel with and slanted to the existing grid. We investigate the accuracy the stability with off-grid BCs and give recommendations for their use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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