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Enregistrement W1966529718 · doi:10.1121/1.1772400

Improved algorithms and methods for room sound-field prediction by acoustical radiosity in arbitrary polyhedral rooms

2004· review· en· W1966529718 sur OpenAlexafffund
Eva‐Marie Nosal, Murray Hodgson, Ian Ashdown

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnclosureRadiosity (computer graphics)Architectural acousticsField (mathematics)Reflection (computer programming)Room acousticsAcousticsComputer scienceSurface (topology)Geometrical acousticsIntegral equationMathematicsAlgorithmGeometryMathematical analysisPhysicsComputer graphics (images)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores acoustical (or time-dependent) radiosity--a geometrical-acoustics sound-field prediction method that assumes diffuse surface reflection. The literature of acoustical radiosity is briefly reviewed and the advantages and disadvantages of the method are discussed. A discrete form of the integral equation that results from meshing the enclosure boundaries into patches is presented and used in a discrete-time algorithm. Furthermore, an averaging technique is used to reduce computational requirements. To generalize to nonrectangular rooms, a spherical-triangle method is proposed as a means of evaluating the integrals over solid angles that appear in the discrete form of the integral equation. The evaluation of form factors, which also appear in the numerical solution, is discussed for rectangular and nonrectangular rooms. This algorithm and associated methods are validated by comparison of the steady-state predictions for a spherical enclosure to analytical solutions.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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