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Enregistrement W2767169025 · doi:10.1109/tvcg.2017.2768532

Exponential Rosenbrock-Euler Integrators for Elastodynamic Simulation

2017· article· en· W2767169025 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNumerical methods for differential equations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesConsortium for Graduate Study in ManagementCanada Research Chairs
Mots-clésDiscretizationIntegratorComputer scienceEuler's formulaRange (aeronautics)StiffnessNonlinear systemExponential functionEuler methodBackward Euler methodGraphicsAlgorithmControl theory (sociology)Stiffness matrixApplied mathematicsMathematicsArtificial intelligenceMathematical analysisComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High quality simulations of the dynamics of soft flexible objects can be rather costly, because the assembly of internal forces through an often nonlinear stiffness at each time step is expensive. Many standard implicit integrators introduce significant, time-step dependent artificial damping. Here we propose and demonstrate the effectiveness of an exponential Rosenbrock-Euler (ERE) method which avoids discretization-dependent artificial damping. The method is relatively inexpensive and works well with the large time steps used in computer graphics. It retains correct qualitative behaviour even in challenging circumstances involving non-convex elastic energies. Our integrator is designed to handle and perform well even in the important cases where the symmetric stiffness matrix is not positive definite at all times. Thus we are able to address a wider range of practical situations than other related solvers. We show that our system performs efficiently for a wide range of soft materials.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,841

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,318 · 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