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Enregistrement W2049367060 · doi:10.1145/1356052.1356056

Algorithm 874

2008· article· en· W2049367060 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Mathematical Software · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensDalhousie UniversitySaint Mary's UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSolverDiscretizationAlgorithmMethod of linesSource lines of codeRunge–Kutta methodsSoftwareMathematical optimizationNumerical analysisApplied mathematicsMathematicsDifferential equationDifferential algebraic equationOrdinary differential equation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we discuss a new software package, BACOLR, for the numerical solution of a general class of time-dependent 1-D PDEs. This package employs high-order adaptive methods in time and space within a method-of-lines approach and provides tolerance control of the spatial and temporal errors. The DAEs resulting from the spatial discretization (based on B-spline collocation) are handled by a substantially modified version of the Runge-Kutta solver, RADAU5. For each time step, the RADAU5 code computes an estimate of the temporal error and requires it to satisfy the user tolerance. After each time step BACOLR then computes a high-order estimate of the spatial error and requires this error estimate to satisfy the user tolerance. BACOLR was developed through a substantial modification of the adaptive method-of-lines package, BACOL. In this article we introduce the BACOLR package and present numerical results to show that the performance of BACOLR is comparable to and in some cases significantly superior to that of BACOL, which was shown in previous work to be more efficient, reliable and robust than other existing codes, especially for problems with solutions exhibiting narrow spikes or boundary layers.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,954

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)0,0010,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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