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Enregistrement W2405665770 · doi:10.1090/conm/658/13122

Recovering the conductances on grids: A theoretical justification

2016· other· en· W2405665770 sur OpenAlexaff
C. Araúz, Ángeles Carmona Mejías, Ascensión Hernández Encinas, Margarida Mitjana Riera

Notice bibliographique

RevueContemporary mathematics - American Mathematical Society · 2016
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdetermined systemMathematicsResolventContext (archaeology)Inverse problemGridBoundary value problemInverseKernel (algebra)Boundary (topology)UniquenessApplied mathematicsMathematical analysisPure mathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we present an overview of the work developed by the authors in the context of inverse problems on finite networks and moreover, we display the steps needed to recover the conductances in a 3–dimensional grid. This study performs an extension of the pioneer studies by E. B. Curtis and J. A. Morrow, and sets the theoretical basis for solving inverse problems on networks. We present just a glance of what we call overdetermined partial boundary value problems, in which any data are not prescribed on a part of the boundary, whereas in another part of the boundary both the values of the function and of its normal derivative are given. The resolvent kernels associated with these problems are described and they are the fundamental tool to perform an algorithm for the recovery of the conductance of a 3 3 –dimensional grid. We strongly believe that the columns of the overdetermined partial Poisson kernel are the discrete counterpart of the so–called CGO solutions (complex geometrical optic solutions) that, in their turn, are the key to solve inverse continuous problems on planar domains.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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