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Enregistrement W2109428817 · doi:10.1146/annurev-astro-081913-040031

Numerical Relativity and Astrophysics

2014· article· en· W2109428817 sur OpenAlexaff
Luis Lehner, Frans Pretorius

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Astronomy and Astrophysics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGeneral relativityGravitational waveNumerical relativityAstrophysicsTwo-body problem in general relativityGravitational fieldTests of general relativityAccretion (finance)Theory of relativityGravitationEinstein field equationsAstronomyBinary black holeBlack hole (networking)Gravitational collapseGravitational time dilationTheoretical physicsIntroduction to the mathematics of general relativity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the Universe many powerful events are driven by strong gravitational effects that require general relativity to fully describe them. These include compact binary mergers, black hole accretion, and stellar collapse, where velocities can approach the speed of light and extreme gravitational fields (ΦNewt/c2≃1) mediate the interactions. Many of these processes trigger emission across a broad range of the electromagnetic spectrum. Compact binaries further source strong gravitational wave emission that could directly be detected in the near future. This feat will open up a gravitational wave window into our Universe and revolutionize our understanding of it. Describing these phenomena requires general relativity, and—where dynamical effects strongly modify gravitational fields—the full Einstein equations coupled to matter sources. Numerical relativity is a field within general relativity concerned with studying such scenarios that cannot be accurately modeled via perturbative or analytical calculations. In this review, we examine results obtained within this discipline, with a focus on its impact in astrophysics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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