MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2061318403 · doi:10.1002/fld.1118

MPDATA error estimator for mesh adaptivity

2005· article· en· W2061318403 sur OpenAlexaff
Joanna Szmelter, Piotr K. Smolarkiewicz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolygon meshSolverRobustness (evolution)Computer scienceAdaptive mesh refinementBenchmark (surveying)EstimatorEuler equationsAlgorithmMathematical optimizationMesh generationCompressible flowApplied mathematicsComputational scienceMathematicsCompressibilityFinite element methodGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In multidimensional positive definite advection transport algorithm (MPDATA) the leading error as well as the first‐ and second‐order solutions are known explicitly by design. This property is employed to construct refinement indicators for mesh adaptivity. Recent progress with the edge‐based formulation of MPDATA facilitates the use of the method in an unstructured‐mesh environment. In particular, the edge‐based data structure allows for flow solvers to operate on arbitrary hybrid meshes, thereby lending itself to implementations of various mesh adaptivity techniques. A novel unstructured‐mesh nonoscillatory forward‐in‐time (NFT) solver for compressible Euler equations is used to illustrate the benefits of adaptive remeshing as well as mesh movement and enrichment for the efficacy of MPDATA‐based flow solvers. Validation against benchmark test cases demonstrates robustness and accuracy of the approach. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations29
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Numerical Methods in FluidsMême sujetComputational Fluid Dynamics and AerodynamicsTravaux en français237 207