Memory-Efficient Method for Wideband Self-Adjoint Sensitivity Analysis
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
Sensitivity analysis is crucial in microwave imaging and design procedures. We proposed a time-domain self- adjoint method for the computation of response Jacobians. The responses and their derivatives are computed with a single time-domain analysis. The overhead of the Jacobian computation is negligible compared to the time required by the simulation even when the number of optimizable parameters exceeds thousands. However, two drawbacks have become obvious: 1) memory requirements may become excessive when the number of perturbation grid points is large and the simulation time is long and 2) Jacobian accuracy may degrade due to the intrinsic inaccuracy of the local numerical field solution at dielectric interfaces of high contrast. Here, we propose an improved method for the self-adjoint computation of the Jacobian. It drastically reduces the memory requirements by implementing a novel spectral sensitivity formula, which operates on the spectral components of the E-field rather than on its time waveforms. It significantly improves the accuracy of the Jacobian by departing from the conventional finite-difference Yee cell and employing its own independent central-node finite-difference grid. The proposed approach is validated by 2-D and 3-D examples with lossy dielectric inhomogeneous structures. This study aims at the acceleration of wideband microwave image reconstruction via efficient Jacobian calculation.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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