A Three-Dimensional Precorrected FFT Algorithm for Fast Method of Moments Solutions of the Mixed-Potential Integral Equation in Layered Media
Notice bibliographique
Résumé
A three-dimensional pre-corrected fast Fourier transform (PFFT) algorithm for the rapid solution of the full-dyadic Michalski-Zheng's mixed potential integral equation is presented. The integral equation is discretized with the Rao-Wilton-Glisson (RWG) method of moments. Handling the method of moments interactions with the dyadic kernel is simplified via representation of the RWG functions in terms of barycentric shape functions. The proposed three-dimensional precorrected FFT method distributes two-dimensional FFT grids nonuniformly along the direction of stratification according to conductor locations within the layers. ForPtwo-dimensional FFT grids each with an average ofNpassociated triangular elements the method exhibitsO(P2NplogNp) computational complexity andO(P Np) memory usage. The low-frequency breakdown of the integral equation is eliminated via loop-tree decomposition. A unique combination ofO(NlogN) computational complexity, fully three-dimensional boundary-element modeling in layered substrates, and full-wave modeling from dc to multi-gigahertz frequencies makes the algorithm particularly useful for characterizing large interconnect networks embedded in multilayered substrates. The method is implemented as the electromagnetic solver in Cadence's Virtuoso RF Designer software.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».