A Matlab and normal mode based reverberation model and some data/model comparisons
Notice bibliographique
Résumé
A Matlab and normal mode based reverberation model has been developed that uses Ellis’ algorithm [J. Acoust. Soc. Am. 97, 2804–2814] for reverberation predictions and the ORCA normal mode model [Westwood et al., J. Acoust. Soc. Am. 100, 3631–3645] to compute the eigenvalues and mode functions. The model is currently range independent, but handles bistatic geometries, and towed array beam patterns. Group velocity corrections similar to LePage’s [J. Acoust. Soc. Am. 106, 3240–3254] have recently been added to this model. The matrix formulation in Matlab allows the bistatic calculations to be performed more efficiently. An overview of the model is presented that includes sample model-model comparisons for some problems from the 2006 ONR Reverberation Workshop. The model predictions are also compared with data obtained with the NURC (formerly the NATO Undersea Research Centre, SACLANTCEN) towed arrays during several reverberation experiments on the Malta Plateau. Select data from these experiments are used to compare with model predictions using best estimates of bottom properties in the area. [Work supported by US Office of Naval Research, Code 321OA, Grant No. N00014-05-1-0156.]
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».