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Enregistrement W2078154844 · doi:10.1109/usnc-ursi.2013.6715454

Parallel fast higher-order solution of large-scale scattering problems via MLFMA accelerated Locally Corrected Nystrom discretization of the electric field integral equation: Study of accuracy and efficiency

2013· article· en· W2078154844 sur OpenAlexaff
Mohammad Shafieipour, Ian Jeffrey, Jonatan Aronsson, Vladimir Okhmatovski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretizationGeneralized minimal residual methodMultipole expansionNyström methodQuadrature (astronomy)Integral equationFast multipole methodElectric-field integral equationComputer scienceMatrix (chemical analysis)Kernel (algebra)Method of moments (probability theory)Applied mathematicsAlgorithmMathematicsComputational scienceMathematical optimizationIterative methodMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. High precision solution of 3D large-scale scattering problems are attainable most efficiently via multi-level fast multipole algorithm (MLFMA) accelerated solution of higher order (HO) surface integral equations. Among them, the HO method of moments (MoM) (R. Graglia, et.al., IEEE Trans. Antennas Propag., 45, 329-342, 1997) and Locally Corrected Nystrom (LCN) method (L. Canino, et.al. Comp. Physics, 146, 627-663, 1998) have gained interest since they provide solutions of arbitrary orders within the same implementation. HO MoM however is not as well suited to be accelerated by the MLFMA compared to LCN since it provides an element-based discretization as opposed to the LCN's point-based discretization (W. C. Chew, et.al. (ed.) Norwood, MA: Artech House, 2001). Construction of MLFMA accelerated HO LCN method impose formidable challenges since it requires all stages of the numerical scheme to maintain desired precision. Examples include HO representation of the model's surface, numerical integration of EFIE kernel functions, partitioning of the near interactions for local corrections and regular quadrature rule handling, setting up the near range and orders of expansions in MLFMA translators as well as iterative solution of the matrix equation using GMRES or CG methods. Parallelization of the scheme for distributed memory multiprocessors introduces additional complexity to the method. This is because in a parallel implementation of the algorithm each stage of the method should be split among all of the processors as evenly as possible. Even neglecting a simple task such as processing the mesh and allowing it to be fully executed on each processor creates either computational or memory bottlenecks or both and severely limits the size of the models that can be handled by a particular multiprocessor machine. In this work the outline of parallel implementation of HO solution of the EFIE via MLFMA accelerated LCN is given and its efficiency and accuracy is studied as a continuation to the work published in (Shafieipour, et.al., ACES Conf. 2013). The study is done on the problem of radial dipole field scattering on perfectly conducting sphere modeled exactly via cube-to-sphere analytical mesh mapping ensuring the elimination of solution error arising from geometrical approximations.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,378

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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