The lattice gas automata for computational electromagnetics
Notice bibliographique
Résumé
Time-domain analyses of electromagnetic phenomena such as the FDTD and TLM typically use as their starting point a set of differential equations derived from Maxwell's equations. Thus, our understanding of the latter phenomena has, in a certain sense, been limited to a realm in which one is forced to visualise abstract field quantities as these equations evolve mathematically. An alternative approach to modelling physical phenomena involves the use of the lattice gas automata. The lattice gas method utilizes the concept of a macroscopic observable emerging from interacting discrete particles on an extremely large fine-grain lattice. It is an approach often used in hydrodynamic modelling and in this context provides us with a more tangible mathematical representation of reality. In this paper, we employ the lattice gas approach and an analogy between acoustics and electromagnetics to investigate linear wave behaviour in two dimensions, as it applies to electromagnetics. In order to model dielectrics a variation of the HPP lattice gas automaton which includes the creation of rest particles is used. Low-cost, special purpose cellular automata machines, such as CAM-8, are invaluable computational resources for the evaluation of cellular automata. We have implemented our models on the CAM-8 and will demonstrate results obtained in the process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».