MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2902318695 · doi:10.4208/cicp.oa-2018-0259

Explicit Computation of Robin Parameters in Optimized Schwarz Waveform Relaxation Methods for Schrödinger Equations Based on Pseudodifferential Operators

2020· article· en· W2902318695 sur OpenAlexafffund
Xavier Antoine, Emmanuel Lorin

Notice bibliographique

RevueCommunications in Computational Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversité de MontréalCarleton UniversityStatistics Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésDomain decomposition methodsConvergence (economics)Relaxation (psychology)Nonlinear systemWaveformPartial differential equationSchwarz alternating methodApplied mathematicsComputationComputer scienceRate of convergenceMathematicsAlgorithmMathematical optimizationMathematical analysisFinite element methodPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Optimized Schwarz Waveform Relaxation algorithm, a domain decomposition method based on Robin transmission condition, is becoming a popular computational method for solving evolution partial differential equations in parallel. Along with well-posedness, it offers a good balance between convergence rate, efficient computational complexity and simplicity of the implementation. The fundamental question is the selection of the Robin parameter to optimize the convergence of the algorithm. In this paper, we propose an approach to explicitly estimate the Robin parameter which is based on the approximation of the transmission operators at the subdomain interfaces, for the linear/nonlinear Schrödinger equation. Some illustrating numerical experiments are proposed for the one- and two-dimensional problems.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,289 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications in Computational PhysicsMême sujetElectromagnetic Simulation and Numerical MethodsTravaux en français237 207