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Enregistrement W2800367064 · doi:10.1139/tcsme-2008-0003

IMPROVED NUMERICAL SOLUTION ACCURACY OF POISSON’S EQUATION BY ADAPTIVE NODELESS VARIABLE FINITE ELEMENTS WITH FLUX-BASED FORMULATION

2008· article· en· W2800367064 sur OpenAlexvenueno aff
Suthee Traivivatana, Sutthisak Phongthanapanich, Pramote Dechaumphai

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThailand Research Fund
Mots-clésFinite element methodMixed finite element methodPoisson's equationApplied mathematicsVariable (mathematics)Extended finite element methodInterpolation (computer graphics)hp-FEMQuadratic equationMathematicsMathematical analysisComputer scienceMathematical optimizationFinite element limit analysisPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined nodeless variable finite element method and the flux-based formulation is developed for solving the two-dimensional Poisson’s equation. The nodeless variable finite element employs quadratic interpolation functions to provide higher solution accuracy without requiring additional actual nodes. The flux-based formulation is applied to reduce the complexity in deriving the finite element equations as compared to the conventional finite element method. The solution accuracy is further improved by implementing an adaptive meshing technique to generate finite element mesh that can adapt automatically with the solution behavior. The accuracy of the combined procedure is evaluated by several problems that have exact solutions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,580

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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