A Practical Method for High‐Resolution Embedded Liquid Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Combining high‐resolution level set surface tracking with lower resolution physics is an inexpensive method for achieving highly detailed liquid animations. Unfortunately, the inherent resolution mismatch introduces several types of disturbing visual artifacts. We identify the primary sources of these artifacts and present simple, efficient, and practical solutions to address them. First, we propose an unconditionally stable filtering method that selectively removes sub‐grid surface artifacts not seen by the fluid physics, while preserving fine detail in dynamic splashing regions. It provides comparable results to recent error‐correction techniques at lower cost, without substepping, and with better scaling behavior. Second, we show how a modified narrow‐band scheme can ensure accurate free surface boundary conditions in the presence of large resolution mismatches. Our scheme preserves the efficiency of the narrow‐band methodology, while eliminating objectionable stairstep artifacts observed in prior work. Third, we demonstrate that the use of linear interpolation of velocity during advection of the high‐resolution level set surface is responsible for visible grid‐aligned kinks; we therefore advocate higher‐order velocity interpolation, and show that it dramatically reduces this artifact. While these three contributions are orthogonal, our results demonstrate that taken together they efficiently address the dominant sources of visual artifacts arising with high‐resolution embedded liquid surfaces; the proposed approach offers improved visual quality, a straightforward implementation, and substantially greater scalability than competing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».