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Enregistrement W1978774490 · doi:10.1002/fld.1369

Assessment of adaptive and heuristic time stepping for variably saturated flow

2006· article· en· W1978774490 sur OpenAlexaff
C. M. F. D'Haese, Mario Putti, Claudio Paniconi, Niko E. C. Verhoest

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicConvergence (economics)Mathematical optimizationRichards equationMathematicsTruncation errorNonlinear systemNull-move heuristicComputer scienceTruncation (statistics)AlgorithmApplied mathematicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The performance of improved initial estimates and ‘heuristic’ and ‘adaptive’ techniques for time step control in the iterative solution of Richards equation is evaluated. The so‐called heuristic technique uses the convergence behaviour of the iterative scheme to estimate the next time step whereas the adaptive technique regulates the time step on the basis of an approximation of the local time truncation error. The sample problems used to assess these various schemes are characterized by nonuniform (in time) boundary conditions, sharp gradients in the infiltration fronts, and discontinuous derivatives in the soil hydraulic properties. It is found that higher order initial solution estimates improve the convergence of the iterative scheme for both the heuristic and adaptive techniques, with greater overall performance gains for the heuristic scheme, as could be expected. It is also found that the heuristic technique outperforms the adaptive method under strongly nonlinear conditions. Previously reported observations suggesting that adaptive techniques perform best when accuracy requirements on the numerical solution are very stringent are confirmed. Overall both heuristic and adaptive techniques have their limitations, and a more general or mixed time stepping strategy combining truncation error and convergence criteria is recommended for complex problems. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,011
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations40
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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