A finite-element time-domain forward solver for electromagnetic methods with complex-shaped loop sources
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A finite-element time-domain (FETD) electromagnetic forward solver for a complex-shaped transmitting loop is presented. Any complex-shaped source can be viewed as a combination of electric dipoles (EDs), each of which can be further decomposed into two horizontal EDs along the x- and y-directions and one vertical ED along the z-direction. Using this method, a complex-shaped loop can be easily handled when implementing an FE method based on the total-field algorithm and an unstructured tetrahedral mesh. The FETD solver that we developed used a vector FE method and the first-order backward Euler method to discretize in space and time, respectively. Unstructured tetrahedral girds combined with a local refinement technique was used to exactly delineate topography and a deformed loop. This FETD solver was tested by the five following scenarios: a rectangular loop on a flat-surface half-space, a circular loop on a stratified medium, a rectangular loop laid on a slope-surface half-space, a rectangular loop laid on a slope with a conductive cubic body, and a complex-shaped loop on a real-life topography. The results of this FETD solver agreed well with the ones evaluated by the analytic methods for the first three examples, and with a frequency-domain FE solver combined with a cosine transform for the last two examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».