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Enregistrement W1853765910 · doi:10.1002/zamm.201600077

From continuum mechanics to SPH particle systems and back: Systematic derivation and convergence

2017· article· en· W1853765910 sur OpenAlexaff
Joep H. M. Evers, Iason A. Zisis, B.J. van der Linden, Manh Hong Duong

Notice bibliographique

RevueZAMM ‐ Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMathematicsRegularization (linguistics)Convergence (economics)Action (physics)Smoothed-particle hydrodynamicsClassical mechanicsEquations of motionConservative forceMathematical analysisContinuum mechanicsContext (archaeology)Particle systemApplied mathematicsPhysicsMechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we derive from the principle of least action the equation of motion for a continuous medium with regularized density field in the context of measures. The eventual equation of motion depends on the order in which regularization and the principle of least action are applied. We obtain two different equations, whose discrete counterparts coincide with the scheme used traditionally in the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) numerical method [27], and with the equation treated by Di Lisio et al. in [9], respectively. Additionally, we prove the convergence in the Wasserstein distance of the corresponding measure‐valued evolutions, moreover providing the order of convergence of the SPH method. The convergence holds for a general class of force fields, including external and internal conservative forces, friction and non‐local interactions. The proof of convergence is illustrated numerically by means of one and two‐dimensional examples.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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