MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2589552012 · doi:10.1137/16m1056171

Discontinuous Finite Element Methods for Interface Problems: Robust A Priori and A Posteriori Error Estimates

2017· article· en· W2589552012 sur OpenAlexaff
Zhiqiang Cai, Cuiyu He, Shun Zhang

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Numerical Analysis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCity University of Hong KongNational Science Foundation
Mots-clésA priori and a posterioriMathematicsFinite element methodDiscontinuous Galerkin methodDiffusionResidualApplied mathematicsGalerkin methodJumpA priori estimateMathematical analysisAlgorithmThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For elliptic interface problems in two and three dimensions, this paper studies a priori and residual-based a posteriori error estimations for the Crouzeix--Raviart nonconforming and the discontinuous Galerkin finite element approximations. It is shown that both the a priori and the a posteriori error estimates are robust with respect to the diffusion coefficient, i.e., constants in the error bounds are independent of the jump of the diffusion coefficient. The a priori estimates are also optimal with respect to local regularity of the solution. Moreover, we obtained these estimates with no assumption on the distribution of the diffusion coefficient.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSIAM Journal on Numerical AnalysisMême sujetAdvanced Numerical Methods in Computational MathematicsTravaux en français237 207