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Enregistrement W2996495286 · doi:10.1007/s10440-022-00480-3

The $N$-Link Swimmer in Three Dimensions: Controllability and Optimality Results

2022· article· en· W2996495286 sur OpenAlexafffund
Roberto Marchello, Marco Morandotti, Henry Shum, Marta Zoppello

Notice bibliographique

RevueActa Applicandae Mathematicae · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGruppo Nazionale per l'Analisi Matematica, la Probabilità e le loro ApplicazioniMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaDipartimenti di EccellenzaPolitecnico di TorinoGruppo Nazionale per la Fisica MatematicaIstituto Nazionale di Alta Matematica "Francesco Severi"
Mots-clésControllabilityMathematicsLink (geometry)Partial differential equationMathematical analysisApplied mathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The controllability of a fully three-dimensional $N$ N -link swimmer is studied. After deriving the equations of motion in a low Reynolds number fluid by means of Resistive Force Theory, the controllability of the minimal 2-link swimmer is tackled using techniques from Geometric Control Theory. The shape of the 2-link swimmer is described by two angle parameters. It is shown that the associated vector fields that govern the dynamics generate, via taking their Lie brackets, all eight linearly independent directions in the combined configuration and shape space, leading to controllability; the swimmer can move from any starting configuration and shape to any target configuration and shape by operating on the two shape variables. The result is subsequently extended to the $N$ N -link swimmer. Finally, the minimal time optimal control problem and the minimization of the power expended are addressed and a qualitative description of the optimal strategies is provided.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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