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Enregistrement W2033139498 · doi:10.1002/num.21726

A high‐order ADI finite difference scheme for a 3D reaction‐diffusion equation with neumann boundary condition

2012· article· en· W2033139498 sur OpenAlexaff
Wenyuan Liao

Notice bibliographique

RevueNumerical Methods for Partial Differential Equations · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueDifferential Equations and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCompact finite differenceNeumann boundary conditionAlternating direction implicit methodRichardson extrapolationBoundary value problemPartial differential equationMathematical analysisVon Neumann stability analysisBoundary (topology)ExtrapolationReaction–diffusion systemVon Neumann architectureFinite difference methodPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we extend the fourth‐order compact boundary scheme in Liao et al. (Numer Methods Partial Differential Equations 18 (2002), 340–354) to a 3D problem and then combine it with the fourth‐order compact alternating direction implicit (ADI) method in Gu et al. (J Comput Appl Math 155 (2003), 1–17) to solve the 3D reaction‐diffusion equation with Neumann boundary condition. First, the reaction‐diffusion equation is solved with a compact fourth‐order finite difference method based on the Padé approximation, which is then combined with the ADI method and a fourth‐order compact scheme to approximate the Neumann boundary condition, to obtain fourth order accuracy in space. The accuracy in the temporal dimension is improved to fourth order by applying the Richardson extrapolation technique, although the unconditional stability of the numerical method is proved, and several numerical examples are presented to demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed new algorithm. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Numer Methods Partial Differential Eq, 2013

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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