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Enregistrement W2951241477 · doi:10.48550/arxiv.1903.08108

A compact high order Alternating Direction Implicit method for three-dimensional acoustic wave equation with variable coefficient

2019· preprint· en· W2951241477 sur OpenAlexafffund
Keran Li, Wenyuan Liao, Yaoting Lin

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésAcoustic wave equationInversion (geology)Wave equationFinite differenceFinite difference methodNumerical analysisAlternating direction implicit methodStability (learning theory)Applied mathematicsMathematicsComputer scienceMathematical analysisAcoustic waveAcousticsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient and accurate numerical simulation of seismic wave propagation is important in various Geophysical applications such as seismic full waveform inversion (FWI) problem. However, due to the large size of the physical domain and requirement on low numerical dispersion, many existing numerical methods are inefficient for numerical modelling of seismic wave propagation in a heterogeneous media. Despite the great efforts that have been devoted during the past decades, it still remains a challenging task in the development of efficient and accurate finite difference method for the multi-dimensional acoustic wave equation with variable velocity. In this paper, we proposed a Padé approximation based finite difference scheme for solving the acoustic wave equation in three-dimensional heterogeneous media. The new method is obtained by combining the Padé approximation and a novel algebraic manipulation. The efficiency of the new algorithm is further improved through the Alternative Directional Implicit (ADI) method. The stability of the new algorithm has been theoretically proved by the energy method. The new method is conditionally stable with a better Courant - Friedrichs - Lewy condition (CFL) condition, which has been verified numerically. Extensive numerical examples have been solved, which demonstrated that the new method is accurate, efficient and stable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,164 · 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.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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