Adaptive numerical solution of eigenvalue problems arising from finite element models. AMLS vs. AFEM
Notice bibliographique
Résumé
We discuss adaptive numerical methods for the solution of eigenvalue problems arising either from the finite element discretization of a partial differential equation (PDE) or from discrete finite element modeling. When a model is described by a partial differential equation, the adaptive finite element method starts from a coarse finite element mesh which, based on a posteriori error estimators, is adaptively refined to obtain eigenvalue/eigenfunction approximations of prescribed accuracy. This method is well established for classes of elliptic PDEs, but is still in its infancy for more complicated PDE models. For complex technical systems, the typical approach is to directly derive finite element models that are discrete in space and are combined with macroscopic models to describe certain phenomena like damping or friction. In this case one typically starts with a fine uniform mesh and computes eigenvalues and eigenfunctions using projection methods from numerical linear algebra that are often combined with the algebraic multilevel substructuring method to achieve an adequate performance. These methods work well in practice but their convergence and error analysis is rather difficult. We analyze the relationship between these two extreme approaches. Both approaches have their pros and cons which are discussed in detail. Our observations are demonstrated with several numerical examples.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».