MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2332498305 · doi:10.1061/40990(324)18

Primitive Equation Alternatives to the Wave Equation Formulation

2008· article· en· W2332498305 sur OpenAlexaff
Roy A. Walters, Daniel R. Le Roux

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpurious relationshipFinite element methodWave equationAmplitudeMathematical analysisMathematicsApplied mathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the late 1970's, the wave equation formulation of the shallow water equations appeared to be one of the few options for finite-element model development. Spurious pressure modes occurred in most primitive equation formulations because of the coupling between the gravity wave terms in the continuity and momentum equations. However, several new and rediscovered elements make a primitive equation approach viable and offer advantages over the wave equation methods. Some of the strengths of the wave equation formulation are the amplitude and phase accuracy for the explicit version, good efficiency, and absence of spurious pressure modes. Some major shortcomings are poor accuracy for the implicit version and poor stability when advection becomes important. A finite element that provides a close replacement for the wave equation formulation is the P1NC-P1 element which has linear non-conforming bases for velocity and linear conforming bases for sea level. The latter are the same as the linear bases used with the wave equation approach; hence, there is a close correspondence in data structure between the two approaches. Used in conjunction with the primitive equations, the approach with this element provides all the same strengths as the wave equation formulation but not the weaknesses. This approach has better amplitude and phase accuracy for both explicit and implicit methods, has good efficiency, has no spurious modes, and can be used with a wide variety of advection operators including ELM and semi-Lagrangian methods. In addition, investments in software infrastructure can be retained because of the similar data structure in the two approaches.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Numerical Methods in Computational MathematicsTravaux en français237 207