MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2054418192 · doi:10.1109/map.2013.6586692

Error Controllable Solutions of Large-Scale Problems in Electromagnetics: MLFMA-Accelerated Locally Corrected Nyström Solutions of CFIE in 3D [Open Problems in CEM]

2013· article· en· W2054418192 sur OpenAlexaff
Ian Jeffrey, Jonatan Aronsson, Mohammad Shafieipour, Vladimir Okhmatovski

Notice bibliographique

RevueIEEE Antennas and Propagation Magazine · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipole expansionConvergence (economics)ElectromagneticsDiscretizationApproximation errorMathematicsGravitational singularityComputational electromagneticsScatteringAlgorithmApplied mathematicsIntegral equationComputer scienceMathematical optimizationElectromagnetic fieldMathematical analysisElectronic engineeringPhysicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work provides an overview of a parallel, high-order, error-controllable framework for solving large-scale scattering problems in electromagnetics, as well as open problems pertinent to such solutions. The method is based on the higher-order locally corrected Nyström (LCN) discretization of the combined-field integral equation (CFIE), accelerated with the error-controlled Multi-Level Fast Multipole Algorithm (MLFMA). Mechanisms for controlling the accuracy of calculations are discussed, including geometric representation, stages of the locally corrected Nyström method, and the MLFMA. Also presented are the key attributes of parallelization for the developed numerical framework. Numerical results validate the proposed numerical scheme by demonstrating higher-order error convergence for smooth scatterers. For the problem of scattering from a sphere, the developed numerical solution is shown to have the ability to produce a solution with a maximum relative error of the order 10-9. Open-ended problems, such as treatment of general scatterers with geometric singularities, construction of well-conditioned operators, and current challenges in development of fast iterative and direct algorithms, are also discussed.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Antennas and Propagation MagazineMême sujetElectromagnetic Scattering and AnalysisTravaux en français237 207