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Enregistrement W1752423914 · doi:10.5555/2048416.2048426

An application of high performance computing to improve linear acoustic simulation

2011· article· en· W1752423914 sur OpenAlexaff
Fouad Butt, Abdolreza Abhari, Jahangir Tavakkoli

Notice bibliographique

RevueCommunications and Networking Symposium · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputationComputer scienceField (mathematics)Reduction (mathematics)WorkloadPlanarComputational scienceBaffleComputational complexity theoryAcousticsParallel computingAlgorithmComputer engineeringMathematicsComputer graphics (images)Mechanical engineeringEngineeringPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A model describing the acoustic field resulting from an acoustic source vibrating in a rigid planar baffle is found to be computationally intensive if the field values are computed sequentially. The temporal complexity of the model is firstly due to the large number of computations required to integrate over the surface area of an arbitrarily-shaped source and secondly, due to the volume of the acoustic field itself. Thus, the model is assessed and it's workload characterization derives directly from the data-level parallelism inherent in the computation of the acoustic field. Two high performance computing approaches are developed and lead to improvements in both the precision and efficiency of the model with computation speedups that are beyond theoretical expectations.A further reduction in temporal complexity is introduced as a result of the axial-symmetric properties of the acoustic fields. The result is a particularly useful tool for high performance simulation of 3-dimensional ultrasound fields generated by realistic sources in various fluid media.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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