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Enregistrement W2155255903 · doi:10.1109/tmtt.2003.820905

Adjoint Techniques for Sensitivity Analysis in High-Frequency Structure CAD

2004· article· en· W2155255903 sur OpenAlexaff
Natalia K. Nikolova, J.W. Bandler, Mohamed H. Bakr

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Computer scienceNetwork analysisCADVariable (mathematics)Adjoint equationElectronic engineeringNonlinear systemElectronic circuitComputational electromagneticsMathematicsEngineeringElectrical engineeringElectromagnetic fieldPhysicsEngineering drawing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a revival of the interest in adjoint sensitivity analysis techniques. This is partly because current computer-aided-design software based on full-wave electromagnetic (EM) solvers remains too slow for the purposes of practical high-frequency structure design despite the increasing capacity of computers. The adjoint-variable methods for design sensitivity analysis offer computational speed and accuracy. They can be used for efficient gradient-based optimization, in tolerance and yield analysis. Adjoint-based sensitivity analysis for circuits has been well studied and extensively covered in the microwave literature. In comparison, sensitivities with full-wave analysis techniques have attracted little attention, and there have been few applications into feasible and versatile algorithms. We review adjoint-variable methods used in high-frequency structure design with both circuit analysis techniques and full-wave EM analysis techniques. A brief discussion on adjoint-based sensitivity analysis for nonlinear dynamic systems is also included.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations120
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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