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Enregistrement W2523619350 · doi:10.1088/0266-5611/32/11/115006

Effective filtering and interpolation of 2D discrete velocity fields with Navier–Stokes equations

2016· article· en· W2523619350 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInverse Problems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of VictoriaKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsVector fieldSmoothingVorticityMathematical analysisNavier–Stokes equationsInterpolation (computer graphics)GaussianNorm (philosophy)Term (time)Applied mathematicsMinificationEnergy functionalMathematical optimizationGeometryVortexClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new variational technique to interpolate and filter a twodimensional velocity vector field which is discretely sampled in a region of  2 and sampled only once at a time, on a small time-interval DtThe main idea is to find a solution of the Navier-Stokes equations that is closest to a prescribed field in the sense that it minimizes the l 2 norm of the difference between this solution and the target field.The minimization is performed on the initial vorticity by expanding it into radial basis functions of Gaussian type, with a fixed size expressed by a parameter ò.In addition, a penalty term with parameter k e is added to the minimizing functional in order to select a solution with a small kinetic energy.This additional term makes the minimizing functional strongly convex, and therefore ensures that the minimization problem is well-posed.The interplay between the parameters k e and ò effectively contributes to smoothing the discrete velocity field, as demonstrated by the numerical experiments on synthetic and real data.

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.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,228

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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