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Enregistrement W2051230234 · doi:10.1109/euma.2002.339210

Finite Substrate Microstrip Transmission Line Analysis Using the Characteristic Green's Function-Complex Images Technique

2002· article· en· W2051230234 sur OpenAlexaff
Amir Ahmad Shishegar, Reza Faraji‐Dana, Safieddin Safavi‐Naeini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostripGreen's functionMathematical analysisFunction (biology)Transmission lineIntegral equationMathematicsHelmholtz equationMethod of moments (probability theory)Boundary (topology)Helmholtz free energyBoundary value problemRepresentation (politics)GeometryTopology (electrical circuits)OpticsPhysicsComputer scienceTelecommunicationsQuantum mechanicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quasi-static characteristic impedance of a microstrip transmission line on a finite dielectric substrate is calculated by implementing a novel closed-form Green's function in the method of moment (MOM). The Green's function is derived by using the Characteristic Green's Function-complex images (CGF-CI) technique. In this technique, the original 2-D structure is separated into two 1-D layered media surrounding the source. The 1-D Helmholtz's equations are then solved for each of the layered media with proper boundary conditions to find the respective characteristic Green's functions. Combining these 1-D characteristic Green's functions in an integral form gives the spatial Green's function for the original structure. The complex images technique is then applied to this integral form to derive the closed form representation of the spatial Green's function. Since the structure is non-separable, the derived Green's function is an approximate solution especially in the corners. Nevertheless the calculated characteristic impedances show good agreements with other numerical techniques.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0090,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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