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Enregistrement W2313585752 · doi:10.2514/6.2016-1824

Equivalence between the Energy Stable Flux Reconstruction and Filtered Discontinuous Galerkin Schemes: Numerical Validation

2016· article· en· W2313585752 sur OpenAlexafffund
Philip Zwanenburg, Sivakumaran Nadarajah

Notice bibliographique

Revue54th AIAA Aerospace Sciences Meeting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésDiscontinuous Galerkin methodDiscretizationCurvilinear coordinatesEquivalence (formal languages)MathematicsApplied mathematicsHexahedronPolygon meshContext (archaeology)Finite element methodMathematical analysisGeometryPhysicsDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to numerically demonstrate the equivalence between filtered Discontinuous Galerkin (DG) schemes and the Energy Stable Flux Reconstruction (ESFR) schemes in the general context of higher dimensional curvilinear element formulations. We first present the theory, as outlined in our previous work, demonstrating that all ESFR scheme correction fields can be interpreted as modally filtered DG correction fields in the strong form of the schemes, and further, that ESFR schemes can be interpreted as a DG scheme in weak form where discontinuous edge flux is substituted for numerical edge flux correction. The theoretical derivations are then verified with numerical results obtained for a 3D Euler test case with curved geometry on both tetrahedral and hexahedral meshes. Given the current choice of high-order DG-type schemes and the question as to which might be best to use for a specific application, the main significance of this work is the bridge that it provides between them. Clearly outlining the similarities between the schemes results in the important conclusion that it is always less efficient to use ESFR schemes, as opposed to the weak DG scheme, when solving problems implicitly.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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