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Enregistrement W2069385753 · doi:10.1080/0003681021000021952

Analysis of Iterative Sub-structuring Techniques for Boundary Element Approximation of the Hypersingular Operator in Three Dimensions

2002· article· en· W2069385753 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

RevueApplicable Analysis · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésPreconditionerMathematicsCondition numberDiagonalMathematical analysisBounded functionMatrix (chemical analysis)Iterative methodBoundary element methodFinite element methodGeometryAlgorithmLinear systemEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article deals with the analysis of Additive Schwarz preconditioners for the h -version of the boundary element method for the hypersingular integral equation on surfaces in three dimensions. The first preconditioner consists of decomposing into local spaces associated with the subdomain interiors, supplemented with a wirebasket space associated with the subdomain interfaces. The wirebasket correction only involves the inversion of a diagonal matrix, while the interior correction consists of inverting the sub-blocks of the stiffness matrix corresponding to the interior degrees of freedom on each subdomain. It is shown that the condition number of the preconditioned system grows at most as max K H m 1 (1 + log H / h K ) 2 where H is the size of the quasi-uniform subdomains and h K is the size of the elements in subdomain K . A second preconditioner is given that incorporates a coarse space associated with the subdomains. This improves the robustness of the method with respect to the number of subdomains: theoretical analysis shows that growth of the condition number of the preconditioned system is now bounded by max K (1 + log H / h K ) 2 .

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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