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Enregistrement W2555420911 · doi:10.1139/tcsme-2010-0013

HAMILTONIAN AS ERROR INDICATOR IN THE <i>P</i>-VERSION OF FINITE ELEMENT METHOD

2010· article· en· W2555420911 sur OpenAlexaffvenue
Yong-Lin Kuo, William L. Cleghorn, Kamran Behdinan

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHamiltonian (control theory)Finite element methodResidualApplied mathematicsError analysisApproximation errorMethod of mean weighted residualsMathematicsRate of convergenceHamiltonian systemPolynomialMathematical optimizationComputer scienceAlgorithmMathematical analysisPhysicsGalerkin method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the Hamiltonian-based error analysis applied to two-dimensional elasostatic problems. The accuracy enhancement is achieved by using the p-version of finite element method. The results show that the Hamiltonian error has faster rates of convergence at lower order of interpolation polynomials to compare with the energy error, and the Hamiltonian error clearly indicates great error reductions at a certain polynomial order. This can not only obtain an accurate enough solution but also save extra computational time. Another strategy is presented by computing the residual of the Hamiltonian-based governing equations. Relative values of residuals between elements can provide an index of selecting the best polynomial orders. Illustrative examples show the validities of the two approaches.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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