Convergence and error analysis of an automatically differentiated finite volume based heat conduction code
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the convergence and error properties of a finite volume-based heat conduction code that uses automatic differentiation to evaluate derivatives of solutions outputs with respect to arbitrary solution input(s). A problem involving conduction in a plane wall with convection at its surfaces is used as a test problem, as it has an analytical solution, and the error can be evaluated directly. Design/methodology/approach The finite volume method is used to discretize the transient heat diffusion equation with constant thermophysical properties. The discretized problem is then linearized, which results in two linear systems; one for the primary solution field and one for the secondary field, representing the derivative of the primary field with respect to the selected input(s). Derivatives required in the formation of the secondary linear system are obtained by automatic differentiation using an operator overloading and templating approach in C++. Findings The temporal and spatial discretization error for the derivative solution follows the same order of accuracy as the primary solution. Second-order accuracy of the spatial and temporal discretization schemes is confirmed for both primary and secondary problems using both orthogonal and non-orthogonal grids. However, it has been found that for non-orthogonal cases, there is a limit to the error reduction, which is concluded to be a result of errors in the Gauss-based gradient reconstruction method. Originality/value The convergence and error properties of derivative solutions obtained by forward mode automatic differentiation of finite volume-based codes have not been previously investigated.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».