MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2568876576 · doi:10.5539/jmr.v9n1p68

Mixed and Hybrid Finite Element Methods for Convection-Diffusion Problems and Their Relationships with Finite Volume: The Multi-Dimensional Case

2017· article· en· W2568876576 sur OpenAlexaffvenue
Michel Fortin, A. Serghini Mounim

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite volume methodMathematicsFinite element methodFinite volume method for one-dimensional steady state diffusionWork (physics)Volume (thermodynamics)DiffusionApplied mathematicsMixed finite element methodConnection (principal bundle)GeometryMathematical analysisPartial differential equationMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduced in (Fortin & Serghini Mounim, 2005) a new method which allows us to extend the connection between the finite volume and dual mixed hybrid (DMH) methods to advection-diffusion problems in the one-dimensional case. In the present work we propose to extend the results of (Fortin & Serghini Mounim, 2005) to multidimensional hyperbolic and parabolic problems. The numerical approximation is achieved using the Raviart-Thomas (Raviart & Thomas, 1977) finite elements of lowest degree on triangular or rectangular partitions. We show the link with numerous finite volume schemes by use of appropriate numerical integrations. This will permit a better understanding of these finite volume schemes and the large number of DMH results available could carry out their analysis in a unified fashion. Furthermore, a stabilized method is proposed. We end with some discussion on possible extensions of our schemes.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,176 · 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'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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mathematics ResearchMême sujetAdvanced Numerical Methods in Computational MathematicsTravaux en français237 207