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Enregistrement W2765575891 · doi:10.1109/jmmct.2018.2829871

Computational Analysis of Metasurfaces

2018· preprint· en· W2765575891 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE journal on multiscale and multiphysics computational techniques · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphysicsFinite-difference time-domain methodNonlinear systemComputer scienceScatteringMetamaterialDomain (mathematical analysis)Computational electromagneticsPhysicsElectromagnetic fieldFinite element methodOpticsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metasurfaces represent one of the most vibrant fields of modern science and technology. A metasurface is a complex electromagnetic structure, which is typically deeply subwavelength in thickness, electrically large in transverse size, and composed of subwavelength scattering particles with extremely small features; it may generally be bianisotropic, space-varying and time-varying, nonlinear, curved, and multiphysics. With such complexity, the design of a metasurface requires a holistic approach, involving synergistic synthesis and analysis operations, based on a solid model. The generalized sheet transition conditions (GSTCs), combined with bianisotropic surface susceptibility functions, provide such a model and allow now for the design of sophisticated metasurfaces, which still represented a major challenge a couple of years ago. This paper presents this problem, focusing on the computational analysis of metasurfaces via the GSTC-susceptibility approach. It shows that this analysis plays a crucial role in the holistic design of metasurfaces and overviews recently reported related frequency-domain (finite-difference frequency-domain, spectral-domain integral-equation, and finite-element method) and time-domain (finite-difference time-domain) computational techniques.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,293 · 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