Efficiency‐based <i>h</i>‐ and <i>hp</i>‐refinement strategies for finite element methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two efficiency‐based grid refinement strategies are investigated for adaptive finite element solution of partial differential equations. In each refinement step, the elements are ordered in terms of decreasing local error, and the optimal fraction of elements to be refined is determined based on efficiency measures that take both error reduction and work into account. The goal is to reach a pre‐specified bound on the global error with minimal amount of work. Two efficiency measures are discussed, ‘work times error’ and ‘accuracy per computational cost’. The resulting refinement strategies are first compared for a one‐dimensional (1D) model problem that may have a singularity. Modified versions of the efficiency strategies are proposed for the singular case, and the resulting adaptive methods are compared with a threshold‐based refinement strategy. Next, the efficiency strategies are applied to the case of hp ‐refinement for the 1D model problem. The use of the efficiency‐based refinement strategies is then explored for problems with spatial dimension greater than one. The ‘work times error’ strategy is inefficient when the spatial dimension, d , is larger than the finite element order, p , but the ‘accuracy per computational cost’ strategy provides an efficient refinement mechanism for any combination of d and p . Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle