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Enregistrement W2020947384 · doi:10.1002/jnm.590

Self-adjointS-parameter sensitivities for lossless homogeneous TLM problems

2005· article· en· W2020947384 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

RevueInternational Journal of Numerical Modelling Electronic Networks Devices and Fields · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLossless compressionSensitivity (control systems)HomogeneousTransformation (genetics)AlgorithmMathematicsNode (physics)Computer scienceApplied mathematicsIsomorphism (crystallography)Transmission lineClassification of discontinuitiesTransmission (telecommunications)Mathematical optimizationTopology (electrical circuits)Mathematical analysisElectronic engineeringPhysicsData compressionCombinatoricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel efficient algorithm for the estimation of S-parameter sensitivities in homogeneous and lossless transmission line modelling (TLM) problems. Our approach estimates S-parameter adjoint-based sensitivities without actually carrying out any adjoint simulation. By applying a transformation to the original TLM simulation we establish an isomorphism between the original and the adjoint problem. The unique properties of the TLM node in a lossless and homogeneous problem are also exploited in establishing the isomorphism. For an electromagnetic structure with Np ports, only the Np original simulations utilized in evaluating the S-parameters are required to estimate their sensitivities as well. Our novel approach is illustrated through estimating S-parameter sensitivities with respect to waveguide discontinuities. Good match is obtained between our sensitivity estimates and those calculated using finite differences at the response level. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,600

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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