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Enregistrement W2897503931 · doi:10.1121/1.5068126

An improved Gaussian beam caustic correction for Bellhop at low frequencies

2018· article· en· W2897503931 sur OpenAlexaff
Diana F. McCammon, Dale D. Ellis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamwidthCaustic (mathematics)Beam (structure)GaussianGaussian beamRay tracing (physics)Geometrical acousticsCurvaturePhysicsAmplitudeOpticsMathematicsAcousticsMathematical analysisGeometryComputer scienceTelecommunicationsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaussian beams are commonly used in ray-tracing to mitigate the effects of caustics and shadow zones. The problem is how to determine the width of these “fuzzy” beams. Porter and Bucker [J. Acoust. Soc. Am. 82, 1349–1359, 1987] proposed a method that expressed the beamwidth and curvature in terms of p and q of the dynamic ray equations. We call q the beamwidth factor. In the Gaussian beam implementation caustics are not caused by the crossing of two rays; rather they occur when the beamwidth factor, which appears in the denominator of the amplitude, becomes small. In practice, this is generally not a problem at high frequencies, but as the frequency gets lower the problem gets more severe. The widely used Bellhop model has a procedure, which “caps” the beamwidth when q becomes too small, but the procedure eventually breaks down at low frequencies. Here, we propose a different cap based on a cylindrical wave front converging to the focal point of a caustic. The various caps are compared with the “exact” normal mode solution for a shallow-water upward refracting environment, illustrating how the new cap provides better reduction of the caustic anomalies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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