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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 OpenAlexafffund
Arman Rokhzadi, Abdolmajid Mohammadian

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,050
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

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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