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Enregistrement W2131635022 · doi:10.3934/dcdsb.2012.17.1229

Jet schemes for advection problems

2012· article· en· W2131635022 sur OpenAlexafffund
Benjamin Seibold, Rodolfo R. Rosales, Jean‐Christophe Nave

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems - B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésSolverJet (fluid)AdvectionBenchmark (surveying)GridComputer scienceApplied mathematicsFunction (biology)StencilAlgorithmProjection (relational algebra)Mathematical optimizationOrder of accuracyStability (learning theory)MathematicsNumerical analysisComputational scienceNumerical stabilityMathematical analysisMechanicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a systematic methodology to develop high order accurate numerical approaches for linear advection problems. These methods are based on evolving parts of the jet of the solution in time, and are thus called jet schemes. Through the tracking of characteristics and the use of suitable Hermite interpolations, high order is achieved in an optimally local fashion, i.e. the update for the data at any grid point uses information from a single grid cell only. We show that jet schemes can be interpreted as advect-and-project processes in function spaces, where the projection step minimizes a stability functional. Furthermore, this function space framework makes it possible to systematically inherit update rules for the higher derivatives from the ODE solver for the characteristics. Jet schemes of orders up to five are applied in numerical benchmark tests, and systematically compared with classical WENO finite difference schemes. It is observed that jet schemes tend to possess a higher accuracy than WENO schemes of the same order.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
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 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
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

Citations32
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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