MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1991948291 · doi:10.1109/tvcg.2012.179

Interpenetration Free Simulation of Thin Shell Rigid Bodies

2012· article· en· W1991948291 sur OpenAlexfundno aff
R. E. English, Michael Lentine, Ronald Fedkiw

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCollision responseRobustness (evolution)Collision detectionRendering (computer graphics)CollisionAlgorithmConvergence (economics)GeometrySimulationComputer graphics (images)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new algorithm for rigid body simulation that guarantees each body is in an interpenetration free state, both increasing the accuracy and robustness of the simulation as well as alleviating the need for ad hoc methods to separate bodies for subsequent simulation and rendering. We cleanly separate collision and contact resolution such that objects move and collide in the first step, with resting contact handled in the second step. The first step of our algorithm guarantees that each time step produces geometry that does not intersect or overlap by using an approximation to the continuous collision detection (and response) problem and, thus, is amenable to thin shells and degenerately flat objects moving at high speeds. In addition, we introduce a novel fail-safe that allows us to resolve all interpenetration without iterating to convergence. Since the first step guarantees a noninterfering state for the geometry, in the second step we propose a contact model for handling thin shells in proximity considering only the instantaneous locations at the ends of the time step.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Visualization and Computer GraphicsMême sujetDynamics and Control of Mechanical SystemsTravaux en français237 207