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Enregistrement W2594730346

A decomposition method using FEM for long waveguides

2006· article· en· W2594730346 sur OpenAlexaff
K. Y. Sze, Subhash C. Kashyap

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on Antenna Technology and Applied Electromagnetics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodPhysical opticsMethod of moments (probability theory)Computational electromagneticsGeometrical opticsDecompositionDiffractionUniform theory of diffractionIntegral equationDecomposition method (queueing theory)ElectromagneticsComputer scienceMathematical analysisApplied mathematicsMathematicsOpticsPhysicsElectromagnetic fieldElectronic engineeringEngineeringStructural engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of an electrically large, perfectly electric conducting (PEC) structure is typically performed using asymptotic electromagnetic formulations, such as, geometric optics (GO), physical optics (PO) and the Uniform Theory of Diffraction (UTD). Due to their less accurate solutions in some problems compared to full-wave techniques, such as, the Method of Moments (MoM) and the Finite Element Method (FEM), full-wave solutions are sometimes preferred, especially, if computational limitations for large problems can be overcome. Therefore, the concept of scatterer decomposition technique for the EM analysis of these structures was introduced by Kinzel [1] more than thirty years ago, and was later expanded to different decomposition methods by many others. These proposed methods were mostly implemented based on the Integral Equation (IE) formulations.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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