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Enregistrement W2163239203 · doi:10.1109/tap.2003.809093

Application and optimization of PML ABC for the 3-D wave equation in the time domain

2003· article· en· W2163239203 sur OpenAlexaff
Y.S. Rickard, N. Georgieva, Weiping Huang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfectly matched layerFinite-difference time-domain methodWave equationScalar (mathematics)Lossy compressionTime domainMathematical analysisBoundary value problemElectromagnetic wave equationFinite differenceFinite difference methodMathematicsPhysicsOpticsComputer scienceGeometryQuantum mechanicsElectromagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional algorithm with the perfectly matched layer (PML) absorbing boundary condition (ABC) for the scalar wave equation in the time domain is presented for general inhomogeneous lossy or loss-free problems. The proposed PML ABC is applicable to practical finite difference schemes treating the time-domain wave equation, such as the time-domain wave-potential (TDWP) technique and the time-domain scalar wave equation approaches to the analysis of optical structures. The time-domain wave equation for lossy media is expressed in terms of stretched coordinate variables. The algorithm is tested for homogeneous and inhomogeneous media. We demonstrate applications to open (radiation) problems and to port terminations in high-frequency circuit problems. New PML conductivity profiles are developed for use with the second order wave equation, which offer lower reflections in a wider frequency band in comparison with the commonly used (in finite-difference time-domain (FDTD) algorithms) profiles. The effect of the termination walls on the overall PML performance is studied and the best choices are singled out.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations23
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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