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Enregistrement W3016828013 · doi:10.18280/mmep.070104

Circuit Modelling by Difference Equation: Pedagogical Advantages and Perspectives

2020· article· en· W3016828013 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Reza Salehizadeh, Hassan Nouri

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingMathematics educationNetwork analysisComputer scienceMathematicsCalculus (dental)EngineeringElectrical engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circuit theory is a cornerstone course in electrical engineering and control majors in ordinary universities and colleges throughout the world. This course covers fundamental principles and analysis methods of basic circuits commonly employed in the forthcoming courses. In most electrical programs after the introduction of basic elements of Ohm's and Kirchhoff's current and voltage laws, the dynamic response of the circuits containing capacitors and inductors will be studied. Customarily to solve these circuits, advanced mathematical approaches such as differential equations are used. Under such circumstances, the students are faced with two challenges, solving the differential equations, and understanding the dynamic response of circuits. In order to improve students' understanding, an analysis tool with less mathematical prerequisites should be used for the solutions before embarking on the use of conventional differential equation techniques such as Laplace transform. Hence, we propose a novel approach for these circuit analyses through the application of a discretized version of differential equations which is used in discrete control systems. Although this approach has a wellestablished background, its exploration uses in the circuit theory course as yet has not been reported. The novelty of the proposed approach not only lies in its intuitive simplicity but also in its contribution to the understanding and visualization of students in the real-time response of linear and non-linear circuits to any desirable input without any mathematical burden. The analysis can be performed by hand or this is also helpful for those who prefer modern education aided by computers. This, in turn, may attract more students to the program. In this paper, the effectiveness of the proposed approach is demonstrated through a set of illustrative examples.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
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)0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,142 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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