MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2105283503 · doi:10.1287/ijoc.1050.0150

A Projection-Based Reduction Approach to Computing Sensitivity of Steady-State Response of Nonlinear Circuits

2006· article· en· W2105283503 sur OpenAlexaff
P. Pai, Emad Gad, Ramachandra Achar, M. Nakhla, Roni Khazaka

Notice bibliographique

RevueINFORMS journal on computing · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensMcGill UniversityCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Reduction (mathematics)Nonlinear systemProjection (relational algebra)Subspace topologyComputationMathematicsAlgorithmDimension (graph theory)Steady state (chemistry)TRACE (psycholinguistics)Electronic circuitState spaceMathematical optimizationControl theory (sociology)Computer scienceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new algorithm for computing the sensitivity of steady-state responses of nonlinear circuits with respect to an arbitrary network parameter. The proposed algorithm is based on circuit-reduction techniques obtained through nonlinear-projection approaches. The main idea in the proposed sensitivity-computation algorithm is based on projecting the adjoint system of equations onto a subspace of smaller dimension. Continuation methods are then applied on the reduced system to trace the solution trajectory of the adjoint system in the reduced space. We show that once the steady-state solution has been obtained using nonlinear order reduction, the computational cost required to compute sensitivity is only a limited number of forward/backward substitutions. Numerical examples are presented to demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed algorithm.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueINFORMS journal on computingMême sujetModel Reduction and Neural NetworksTravaux en français237 207