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Enregistrement W2391006528

Boundary truncation of magnetotelluric modeling based on multigrid method

2011· article· en· W2391006528 sur OpenAlexaff
Zhenwei Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Central South University(Science and Technology) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsTruncation errorTruncation (statistics)Multigrid methodMathematical analysisBoundary (topology)Convergence (economics)Galerkin methodFourier seriesApplied mathematicsSolverBoundary value problemPartial differential equationFinite element methodMathematical optimizationPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boundary truncation was applied for homogeneous half-space model and three-layer model based on the multigrid method.Compared to traditional coarse grid approximations,an average weighted method was used to generate the coarse grid approximation and general Fourier analysis was carried out for convergence analysis.Utilizing cycles or component of multi-grid method,the modeling area was reduced to improve modeling efficiency.The numerical results for boundary truncation were compared with numerical results by direct solver.The results show that the weighted average method has a better convergence behavior than Galerkin method and slightly poorer convergence than geometric method.General Fourier analysis is not sensitive to conductivity discontinuities and can not demonstrate the convergence differences caused by the discontinuities.As the truncation increases,deviation from the theoretical results becomes more obvious.When the boundary is truncated to around twice the skin depth,and the results are well approximated with theoretical results.In the log space(or just log frequency),when the truncated boundary value cannot well represent the real value,the calculated absolute electrical field(or phase) tends to move up and down at the same level with respect to frequency.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,184 · 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
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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