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Enregistrement W203310091

MOVING MESH METHODS FOR MOVING BOUNDARY PROBLEMS AND HIGHER ORDER PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS

2008· article· en· W203310091 sur OpenAlexfundno aff
Xiangmin Xu

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésPolygon meshBoundary (topology)MathematicsInterpolation (computer graphics)Partial differential equationAlgorithmPiecewiseConvergence (economics)Mathematical optimizationComputer scienceApplied mathematicsMathematical analysisGeometryMotion (physics)Artificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis studies the moving mesh method and its applications in the numerical solution of moving boundary problems and higher order evolutionary partial differential equations. The concept of equidistribution has played a fundamental role in moving mesh methods. For a given adaptation function, de Boor's algorithm is commonly used for generating equidistributing meshes. The algorithm produces a sequence of meshes upon using piecewise constant interpolation for the adaptation function on the current mesh and generating a new mesh that exactly equidistributes the interpolant. Although the effectiveness of this algorithm was confirmed numerically long ago, the proof for the existence of the limit mesh and the convergence of this algorithm have thus far remained theoretically elusive. These theoretical issues are treated in Chapter 2 of this thesis. Numerical results are also given to illustrate the theoretical findings as well as stopping criteria necessary for the implementation of the algorithm. The use of moving meshes has become a popular technique for improving existing approximation schemes for moving boundary problems. In Chapter 3, we study the relative efficiency and accuracy of various numerical methods for moving boundary problems on moving meshes. A moving mesh front-tracking method based on equidistributing a specially designed adaptation function is proposed for moving boundary problems of implicit type. The resulting numerical method does not require any analytical knowledge of solutions, assumptions on solution profiles or interpolation/extrapolation which are common in other methods in the literature. Some preliminary work for moving mesh front-tracking methods in two dimensions is presented in Chapter 4. Finally, MOVCOL4, a moving mesh collocation code specifically designed for solving general fourth-order evolutionary partial differential equations, is analyzed in Chapter 5.

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 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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,883

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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