Using the unrelated illumination method in the reconstruction of three dimensional dielectric bodies
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade several numerical techniques have been developed for solving the inverse electromagnetic scattering problems and microwave imaging of inhomogeneous dielectric bodies. In particular two approaches have been utilized. The first is the microwave diffraction tomography [1]. This approach is based on the generalization of the classical x-ray computed tomography by taking into consideration the diffraction effects. This method can only handle low contrast dielectric bodies. The second approach aims to solve the exact equation of the electromagnetic inverse scattering problem by numerical methods such as the method of moments (MoM) [2]. In the MoM, the problem solution is reduced to the solution of linear system of algebraic equations. Unfortunately the scattering matrix that governs the external scattered field induced by an internal equivalent current is highly ill-conditioned. Thus any attempt to compute its inverse makes the system ill-posed especially in the presence of noise. Several regularization techniques have been used [3], [4] aiming to reduce the effect of the ill-conditioning. These employ priori information either to select a suitable regularization parameter or to enforce convergence in iterative techniques. Moreover, most of these techniques require the presence of a few number of scatterers and employ multiview illumination and some are only applicable to two-dimensional problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».