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Enregistrement W2033645696 · doi:10.1109/map.2015.2397112

Electromagnetic Scattering From Two-Dimensional Arbitrary Objects Using Random Auxiliary Sources

2015· article· en· W2033645696 sur OpenAlexaff
M. A. Moharram, Ahmed A. Kishk

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Propagation Magazine · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethod of moments (probability theory)SingularityEquivalence (formal languages)ScatteringBoundary value problemSurface (topology)Reduction (mathematics)Iterative methodBoundary (topology)Integral equationComputer scienceSimple (philosophy)AlgorithmMathematicsMathematical analysisApplied mathematicsGeometryOpticsPhysicsDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple, fast, and efficient numerical solution for the electromagnetic scattering from 2-D arbitrary objects is proposed. Based on the surface equivalence principle and the use of novel equivalent problems with random auxiliary sources, more degrees of freedom are added, resulting in significantly fast solutions. Furthermore, the simplicity of the implementation is ensured by placing equivalent sources away from the surfaces to avoid any singularity treatment. Nevertheless, an iterative solution is invoked to ensure an acceptable error in satisfying the boundary conditions through any randomly generated equivalent sources. The presented technique promises a significant reduction in the execution time and memory requirements compared with the surface-equivalent-based method of moments (MoM) as the inherent properties of this procedure are used. Moreover, different boundary conditions are considered. Furthermore, comprehensive studies are performed to ensure the best performance, and the advantages of the technique are highlighted. The results of the presented technique are compared with series solutions for circular cylinders and the MoM for arbitrarily shaped objects and combinations of different materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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