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Enregistrement W2023382202 · doi:10.1002/num.20097

Minimum time‐step criteria for the Galerkin finite element methods applied to one‐dimensional parabolic partial differential equations

2005· article· en· W2023382202 sur OpenAlexaff
Chaodong Yang, Yongan Gu

Notice bibliographique

RevueNumerical Methods for Partial Differential Equations · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsDiscretizationPartial differential equationGalerkin methodFinite element methodBoundary value problemParabolic partial differential equationNumerical analysisApplied mathematicsCrank–Nicolson methodPartial derivativeMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The finite element method has been well established for numerically solving parabolic partial differential equations (PDEs). Also it is well known that a too large time step should not be chosen in order to obtain a stable and accurate numerical solution. In this article, accuracy analysis shows that a too small time step should not be chosen either for some time‐stepping schemes. Otherwise, the accuracy of the numerical solution cannot be improved or can even be worsened in some cases. Furthermore, the so‐called minimum time step criteria are established for the Crank‐Nicolson scheme, the Galerkin‐time scheme, and the backward‐difference scheme used in the temporal discretization. For the forward‐difference scheme, no minimum time step exists as far as the accuracy is concerned. In the accuracy analysis, no specific initial and boundary conditions are invoked so that such established criteria can be applied to the parabolic PDEs subject to any initial and boundary conditions. These minimum time step criteria are verified in a series of numerical experiments for a one‐dimensional transient field problem with a known analytical solution. The minimum time step criteria developed in this study are useful for choosing appropriate time steps in numerical simulations of practical engineering problems. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Numer Methods Partial Differential Eq, 2006

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,333 · 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
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

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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