Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new unstructured mesh coarsening algorithm has been developed for use in conjunction with multilevel methods. The algorithm preserves geometrical and topological features of the domain, and retains a maximal independent set of interior vertices to produce good coarse mesh quality. In anisotropic meshes, vertex selection is designed to retain the structure of the anisotropic mesh while reducing cell aspect ratio. Vertices are removed incrementally by contracting edges to zero length. Each vertex is removed by contracting the edge that maximizes the minimum sine of the dihedral angles of cells affected by the edge contraction. Rarely, a vertex slated for removal from the mesh cannot be removed; the success rate for vertex removal is typically 99.9% or more. For two‐dimensional meshes, both isotropic and anisotropic, the new approach is an unqualified success, removing all rejected vertices and producing output meshes of high quality; mesh quality degrades only when most vertices lie on the boundary. Three‐dimensional isotropic meshes are also coarsened successfully, provided that there is no difficulty distinguishing corners in the geometry from coarsely‐resolved curved surfaces; sophisticated discrete computational geometry techniques appear necessary to make that distinction. Three‐dimensional anisotropic cases are still problematic because of tight constraints on legal mesh connectivity. More work is required to either improve edge contraction choices or to develop an alternative strategy for mesh coarsening for three‐dimensional anisotropic meshes. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».