The Adaptive Spectral Element Method and Comparisons with More Traditional Formulations for Ocean Modeling
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.
Notice bibliographique
Résumé
Triangular spectral elements offer high accuracy in complex geometries, but solving the related matrix problem can be cumbersome and time consuming. In restricted applications, recent developments have led to a family of discontinuous Galerkin formulations in which each element of the mesh leads to a local matrix problem. The main restriction is that all the fluid equations must be prognostic and solved explicitly in time. Such is the case for a hydrostatic ocean with a free surface and a Boussinesq approximation. Furthermore, there is a strong need for variable resolution in ocean modeling since the width of synoptic eddies and strong western currents such as the Gulf Stream are nearly two orders of magnitude smaller than the typical width of an ocean. Triangular elements also offer high flexibility for the adaptive problem. Some applications for shallow water test case problems are shown with comparisons to a traditional finite-difference model and to a finite-element coastal ocean model. These comparisons are made in rectangular domains where the finite-difference method has an inherent advantage. For a nonlinear wind-driven application, the spectral element model proved to be more expensive to run at reasonable accuracy than a second-order-accurate finite-difference model. Nonetheless the spectral element model appears to be a large improvement compared to finite-element models of low order, an encouraging result. A simple adaptive strategy is also investigated, with favorable results.
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 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 | 0,000 | 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 découle