Multilevel Methods for $p$-Adaptive Finite Element Analysis of Electromagnetic Scattering
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.
Notice bibliographique
Résumé
In p-adaptive finite element analysis, the large, sparse matrix that arises can be block structured according to the hierarchical level of the unknowns. A multilevel preconditioner for the matrix is a V-cycle that starts by applying Gauss-Seidel to the highest level, then the next level down, and so on. On the other side of the V, Gauss-Seidel is applied in the reverse order. At the bottom of the V is the lowest order system, which typically is solved exactly with a direct solver. However, for a complex geometry even the lowest order system may be too large for direct factorization. Here an alternative is proposed: to continue the V-cycle downwards, first into a set of auxiliary, node-based spaces, then through a series of progressively smaller matrices generated by an algebraic multigrid method. The smallest matrix is solved by factorization. The method is applied to p-adaptive analysis of a five-resonator iris filter, a split-ring resonator loaded waveguide, a “buckyball” metallic frame surrounding a conducting sphere, and a noncommensurate frequency selective surface. Tetrahedral elements up to fourth order are used. The largest matrix has over 12 million rows and 0.6 billion nonzero entries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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