MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2553684326 · doi:10.5539/jmr.v8n6p1

Augmented Stabilized and Galerkin Least Squares Formulations

2016· article· en· W2553684326 sur OpenAlexvenueno aff
Rakesh Ranjan, Yusheng Feng, Anthony Theodore Chronopolous

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsGalerkin methodApplied mathematicsLeast-squares function approximationStability (learning theory)Computational fluid dynamicsDivergence (linguistics)CompressibilityAugmented Lagrangian methodFlow (mathematics)Mathematical optimizationFinite element methodGeometryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study incompressible fluid flow problems with stabilized formulations. We introduce an iterative penalty approach to satisfying the divergence free constraint in the Streamline Upwind Petrov Galerkin (SUPG) and Galerkin Least Squares (GLS) formulations, and prove the stability of the formulation. Equal order interpolations for both velocities and pressure variables are utilized for solving problems as opposed to div-stable pairs used earlier. Higher order spectral/$hp$ approximations are utilized for solving two dimensional computational fluid dynamics (CFD) problems with the new formulations named as the Augmented SUPS (ASUPS) and Augmented Galerkin Least Squares (AGLS) formulations. Excellent conservation of mass properties are observed for the<br />problem with open boundaries in confined enclosures. Inexact Newton Krylov methods are used as the non-linear solvers of choice for the problems studied. Faithful representations<br />of all fields of interest are obtained for the problems tested.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,282 · 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
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mathematics ResearchMême sujetComputational Fluid Dynamics and AerodynamicsTravaux en français237 207