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Enregistrement W2129299034 · doi:10.1364/josaa.28.001022

Hybrid finite-element-boundary integral algorithm to solve the problem of scattering from a finite and infinite array of cavities with stratified dielectric coating

2011· article· en· W2129299034 sur OpenAlexafffund
Babak Alavikia, Omar M. Ramahi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America A · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodDielectricScatteringBoundary (topology)Integral equationBoundary value problemMathematical analysisBoundary element methodMaterials sciencePhysicsOpticsMathematicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a hybrid finite-element-boundary integral algorithm to solve the problem of scattering from a finite and infinite array of two-dimensional cavities engraved in a perfectly electric conducting screen covered with a stratified dielectric layer. The solution region is divided into interior regions containing the cavities and the region exterior to the cavities. The finite-element formulation is applied only inside the interior regions to derive a linear system of equations associated with unknown field values. Using a two-boundary formulation, the surface integral equation employing the grounded dielectric slab Green's function in the spatial domain is applied at the opening of the cavities as a boundary constraint to truncate the solution region. Placing the truncation boundary at the opening of the cavities and inside the dielectric layer results in a highly efficient solution in terms of computational resources, which makes the algorithm well suited for the optimization problems involving scattering from grating surfaces. The near fields are generated for an array of cavities with different dimensions and inhomogeneous fillings covered with dielectric layers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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