$\mathcal {H}$-Matrix Accelerated Solution of Surface–Volume–Surface EFIE for Fast Electromagnetic Analysis on 3-D Composite Dielectric Objects
Notice bibliographique
Résumé
An efficient fast direct algorithm based on the hierarchical ($\mathcal {H}$-) matrices is presented for solution of the radiation problems on piecewise homogeneous dielectric objects using Method of Moment (MoM) discretization of the surface–volume–surface electric field integral equation (SVS-EFIE). The SVS-EFIE for the composite objects introduces independent surface electric current density on the boundary of each region. Therefore, different from the traditional Poggio–Miller–Chang–Harrington–Wu–Tsai formulation, in the SVS-EFIE, the object regions can be meshing independently according to their local properties which improves the flexibility and efficiency of the proposed method. It also makes the proposed algorithms appropriate for the analysis of both multiscale and large-scale composite structures. The numerical results from the proposed fast method are provided for the high-loss biological tissues from bioelectromagnetics applications and agree well with the analytical Mie series solution and commercial software. The CPU time and memory cost of the required$\mathcal {H}$-matrix operations are analyzed in details and verified through several numerical experiments. The new computational framework allows for fast direct solution of 3-D radiation and scattering problems of moderate electrical size with$O(P^{\alpha } \log ^2 P)$CPU time and$O(P^{\alpha } \log P)$memory complexity,$P$being the number of surface unknowns produced by the MoM discretization, and$1\leq \alpha \leq 1.5$being a geometry-dependent parameter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».