MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008849850 · doi:10.1137/140971890

Div First-Order System LL* (FOSLL*) for Second-Order Elliptic Partial Differential Equations

2015· article· en· W2008849850 sur OpenAlexaff
Zhiqiang Cai, Robert D. Falgout, Shun Zhang

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Numerical Analysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsEstimatorPartial differential equationA priori and a posterioriApplied mathematicsElliptic partial differential equationFinite element methodDiscontinuous Galerkin methodNorm (philosophy)Ordinary differential equationGalerkin methodResidualDifferential equationMathematical analysisAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first-order system LL* (FOSLL*) approach for general second-order elliptic partial differential equations was proposed and analyzed in [Z. Cai et al., SIAM J. Numer. Anal., 39 (2001), pp. 1418--1445], in order to retain the full efficiency of the $L^2$ norm first-order system least-squares (FOSLS) approach while exhibiting the generality of the inverse-norm FOSLS approach. The FOSLL* approach of Cai et al. was applied to the div-curl system with added slack variables, and hence it is quite complicated. In this paper, we apply the FOSLL* approach to the div system and establish its well-posedness. For the corresponding finite element approximation, we obtain a quasi-optimal a priori error bound under the same regularity assumption as the standard Galerkin method, but without the restriction to sufficiently small mesh size. Unlike the FOSLS approach, the FOSLL* approach does not have a free a posteriori error estimator. We then propose an explicit residual error estimator and establish its reliability and efficiency bounds.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSIAM Journal on Numerical AnalysisMême sujetAdvanced Numerical Methods in Computational MathematicsTravaux en français237 207