MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921692629 · doi:10.1115/1.4043204

Reflections Over the Dual Ring—Applications to Kinematic Synthesis

2019· article· en· W2921692629 sur OpenAlexafffund
Bruno Belzile, Jorge Angeles

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Mechanisms and Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOverdetermined systemKinematicsRotation (mathematics)MathematicsLinear least squaresRotation matrixMatrix (chemical analysis)Computer scienceCoefficient matrixAlgorithmApplied mathematicsGeometrySingular value decomposition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Least-square problems arise in multiple application areas. The numerical algorithm intended to compute offline the minimum (Euclidian)-norm approximation to an overdetermined system of linear equations, the core of least squares, is based on Householder reflections. It is self-understood, in the application of this algorithm, that the coefficient matrix is dimensionally homogeneous, i.e., all its entries bear the same physical units. Not all applications lead to such matrices, a case in point being parameter identification in mechanical systems involving rigid bodies, whereby both rotation and translation occur; the former being dimensionless and the latter bearing units of length. Because of this feature, dual numbers have found extensive applications in these fields, as they allow the analyst to include translations within the same relations applicable to rotations, on dualization2 of the rotation equations, as occurring in the geometric, kinematic, or dynamic analyses of mechanical systems. After recalling the basic background on dual numbers and introducing reflection matrices defined over the dual ring, we obtain the dual version of Householder reflections applicable to the offline implementation of parameter identification. For the online parameter identification, recursive least squares are to be applied. We provide also the dual version of recursive least squares. Numerical examples are included to illustrate the underlying principles and algorithms.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mechanical DesignMême sujetRobotic Mechanisms and DynamicsTravaux en français237 207