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Enregistrement W2905212208 · doi:10.1109/tap.2019.2935131

Scattering Field Solutions of Metasurfaces Based on the Boundary Element Method for Interconnected Regions in 2-D

2019· article· en· W2905212208 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaussian beamScatteringGaussianGaussian surfacePolarization (electrochemistry)Boundary value problemBoundary element methodDiffractionElectromagnetic fieldMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a method to determine the scattered electromagnetic (EM) fields in the interconnected regions with common metasurface boundaries. This method uses a boundary element method (BEM) formulation of the frequency domain version of Maxwell's equations, which expresses the fields present in a region due to surface currents on the boundaries. Metasurface boundaries are represented in terms of surface susceptibilities which when integrated with the generalized sheet transition conditions (GSTCs) gave rise to an equivalent configuration in terms of electric and magnetic currents. These representations are then naturally incorporated into the BEM methodology. Four examples are presented for EM scattering of a Gaussian beam to illustrate the proposed method. In the first example, a metasurface is excited with a diverging Gaussian beam, and the scattered fields are validated using a semianalytical method. The second example is concerned with a nonuniform metasurface modeling a diffraction grating, whose results were confirmed with a conventional finite-difference frequency-domain (FDFD) method. To illustrate the flexibility of the method, the third example uses a metasurface that implements a polarization rotator. Finally, a fully absorbing metasurface is simulated and compared to the FDFD simulations to emphasize the advantages of BEM method.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,282
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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