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Enregistrement W2143678957 · doi:10.1002/fld.848

Multidimensional positive definite advection transport algorithm (MPDATA): an edge‐based unstructured‐data formulation

2005· article· en· W2143678957 sur OpenAlex
Piotr K. Smolarkiewicz, Joanna Szmelter

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésCurvilinear coordinatesPolygon meshFinite volume methodCartesian coordinate systemAdvectionUpwind schemeAlgorithmMesh generationComputer scienceUnstructured gridApplied mathematicsGeometryMathematicsMathematical analysisFinite element methodGridPhysicsMechanicsDiscretization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report a new development in the area of non‐oscillatory transport methods. We derive, discuss, and test the iterative upwind scheme MPDATA in the Finite Volume framework with the edge‐based data structure and arbitrary hybrid mesh. MPDATA has proven successful in simulations of geophysical flows using single block, structured cuboidal meshes, while employing continuous invertible mappings to accommodate time‐dependent curvilinear domains. Our motivation for the finite‐volume formulation and the choice of unstructured meshes is to facilitate the use of MPDATA schemes for a wider range of applications involving complex geometries and/or inhomogeneous anisotropic flows, where mesh adaptivity is advantageous. Our development preserves the signature benefits of the standard Cartesian‐mesh MPDATA scheme, i.e. the second‐order accuracy, sign‐preservation, and a full multidimensionality free of directional‐splitting errors. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,347 · 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