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Enregistrement W2904980396 · doi:10.1002/qj.3455

An efficient semi‐implicit temporal scheme for boundary‐layer vertical diffusion

2018· article· en· W2904980396 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

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueDifferential Equations and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiffusionNonlinear systemStability (learning theory)Scheme (mathematics)DiagonalApplied mathematicsMathematicsTerm (time)Boundary layerBoundary (topology)Computer scienceMathematical analysisMechanicsGeometryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time integration of the boundary‐layer vertical diffusion equation has been investigated. The nonlinearity associated with the diffusion coefficient makes the implicit approach impractical, while the use of an explicit scheme limits the stable time‐step sizes and consequently would be inefficient. By using a diagonally implicit Runge–Kutta scheme, a new approach has been proposed in which the diffusion coefficients at each internal stage are calculated by a weight‐averaged combination of solutions. Using the weight coefficient α offers more robust calculations due to involving implicit solutions and, as shown, it could improve the accuracy due to more engaging the explicit solutions. It has been found that the proposed semi‐implicit method is more accurate and computationally less expensive than the implicit scheme. Moreover, in terms of stability and accuracy improvement, the advantage of the proposed DIRK scheme, compared to the scheme proposed by Diamantakis et al . ( ), has been revealed, particularly for a highly nonlinear diffusion term.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,303 · 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