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Enregistrement W2115198858 · doi:10.2528/pier06090506

AN EFFICIENT MODAL FDTD FOR ABSORBING BOUNDARY CONDITIONS AND INCIDENT WAVE GENERATOR IN WAVEGUIDE STRUCTURES

2007· article· en· W2115198858 sur OpenAlexaff
Shuiping Luo, Zhizhang Chen

Notice bibliographique

RevueElectromagnetic waves · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite-difference time-domain methodModalGenerator (circuit theory)WaveguideAcousticsBoundary (topology)Boundary value problemPhysicsOpticsMaterials scienceMathematicsMathematical analysisPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the finite-difference time-domain method is used to compute waveguide structures, incident waves are needed for calculating electrical parameters (e.g., the scattering parameters), and effective absorbing boundary conditions are required for terminating open waveguide structures.The incident waves are conventionally obtained with inefficient three-dimensional (3D) simulations of long uniform structures, while the absorbing boundary conditions reported so far do not perform well at or below cut-off frequencies.To address the problems, we propose a novel one-dimensional (1D) finitedifference time-domain method in this paper.Unlike the other methods developed so far, the proposed method is derived from the finite-difference time-domain formulation, and therefore has the same numerical characteristics as that of the finite-difference time-domain method.As a result, when used to obtain an incident wave, it produces results almost identical to those produced by the conventional finitedifference time-domain method except computer rounding-off errors.When used as the absorbing boundary condition, it produces reflections of less than -200 dB in entire frequency spectrum including the cut-off frequencies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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