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Enregistrement W1983217896 · doi:10.1109/temc.2013.2286966

A Method to Model Thin Conductive Layers in the Finite-Difference Time-Domain Method

2013· article· en· W1983217896 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite-difference time-domain methodDiscretizationFinite difference methodMathematicsMathematical analysisBoundary value problemConvolution (computer science)Time domainFinite differenceNumerical stabilityElectrical impedanceApplied mathematicsNumerical analysisComputer sciencePhysicsArtificial neural networkOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new approach for modeling of electrically thin conductive shields in the finite-difference time-domain (FDTD) method. The method is based on representation of the relation between the fields at two faces of the shield as an impedance boundary network condition (INBC) in the frequency domain. The INBC includes frequency-dependent self and mutual impedances which are approximated by series of partial fractions in terms of real or complex conjugate pole-residue pairs. A discrete time-domain INBC at the shield is generated, which is then incorporated within the FDTD method. The primary advantages of the proposed approach are: 1) the convolution equations are not used in the formulation, 2) the approximation applied for discretizing the Maxwell equation has second-order accuracy in time and first-order of accuracy in space, and 3) the stability of the method is governed by the classical Courant Friedrichs Lewy stability condition. Numerical examples are presented to validate the new method and to demonstrate its efficiency and accuracy.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · 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