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Enregistrement W1988198042 · doi:10.1109/tcpmt.2012.2204393

Multiorder Arnoldi Approach for Model Order Reduction of PEEC Models With Retardation

2012· article· en· W1988198042 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 Components Packaging and Manufacturing Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel order reductionReduction (mathematics)Arnoldi iterationOrder (exchange)Computer scienceGeneralized minimal residual methodMathematicsMathematical optimizationEconomicsAlgorithmIterative methodFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an efficient algorithm to create reduced-order models of large linear networks that contain delay elements. The proposed algorithm is based on a multiorder Arnoldi algorithm used to implicitly calculate the moments with respect to frequency. This procedure generates reduced-order models that preserve the structure of the original system, without having to introduce any extra state variables to calculate the moments. In addition, it is shown that the orthonormal subspace of the system, built by introducing extra state variables, is embedded in the subspace constructed by the multiorder Arnoldi approach. Numerical examples of distributed interconnects modeled by partial element equivalent circuits that include retardation effects are described to illustrate the validity of the proposed reduction technique.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,199 · 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