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Enregistrement W2063437631 · doi:10.1109/usnc-ursi.2013.6715343

On use of inhomogeneous media for elimination of inverse problem ill-posedness

2013· article· en· W2063437631 sur OpenAlexaff
Md Jamil Feroj, Vladimir Okhmatovski, L. Shafai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNumerical methods in inverse problems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverse problemWell-posed problemInverseComputer scienceApplied mathematicsMathematical optimizationMathematicsMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. In our previous work (Okhmatovski, et al., IEEE TAP vol. 60, no. 5, 2012) we demonstrated that the ill-posedness of the inverse problem can be eliminated, if the problem of object reconstruction is staged in the medium exhibiting focusing properties and the scattered field is collected in properly defined locations. The desired focusing properties of the media can be realized using either conventional lenses, mirrors, and antenna arrays or novel materials supporting propagation of the evanescent waves. In this work we utilize Luneburg lens (Henry Jasik, “The Electromagnetic Theory of the Luneburg Lens”, 1954) as an example in which focusing properties required for making inverse problem well-posed are realized through inhomogeneity of the media. The lens is responsible in converting the spherically emitted waves of the contrast sources into plane waves. As a result, the waves emitted by different regions of the contrast source are concentrated at different regions of observation. Observing the scattered field at these regions casts the inverse problem into a well-posed form. We prove the concept numerically by reconstructing material properties of a thin layer conformal to the surface of the Luneburg lens. In the experiment we immersed the object of interest in a background dielectric of relative permittivity of 24. We then take inhomogeneous permittivity of the Luneburg lens appropriately increasing to the value of 48 at its center. In the inverse problem formulation the inhomogeneity of the Luneburg lens and the homogeneous medium of permittivity 24 are treated as the background medium described by Green's function. The latter is easily computable with use of a direct solver (e.g. Richmond, IEEE TAP vol. 13, no. 3, 1965). The focusing properties of the background medium Green's function cast the inverse source problem into a well-posed form allowing for its direct inversion with respect to the unknown distribution of the contrast sources in the thin object conformal to the lens. The permittivity contrast of the object is subsequently obtained from the found contrast source using volumetric equivalence principle.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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