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Enregistrement W2044638518 · doi:10.1109/58.895928

Dyadic Green's functions for multi-layer SAW substrates

2001· article· en· W2044638518 sur OpenAlexaff
Peter Smith

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface acoustic waveFunction (biology)ComputationLayer (electronics)Rayleigh waveSubstrate (aquarium)Green's functionRayleigh scatteringPermittivitySurface (topology)Simple (philosophy)AcousticsAcoustic waveSurface waveMaterials scienceElectronic engineeringOpticsPhysicsComputer scienceOptoelectronicsMathematicsEngineeringDielectricAlgorithmGeometryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent formulations of the dyadic (or generalized) Green's function describe the relationship between sources (both mechanical stresses and electrical charge) and waves (both mechanical displacements and acoustic potential) on the surface of a substrate. The 16 elements of the function intrinsically describe all propagation modes, whether Rayleigh or leaky, and are therefore, extremely useful in the design of surface acoustic wave devices. In addition to requiring little computational effort, the dyadic Green's function provides much more information than the traditional effective permittivity function. In this paper, we extend the calculation of the dyadic Green's function to multi-layer substrates. We show that its computation involves a simple cascaded matrix multiplication. The resulting function fully contains the substrate characteristics and, once obtained, can be used to describe the surface behavior with no further regard to the substrate's composition.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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