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Enregistrement W3047644784

Hierarchical substructuring and parallel mesh generation for domain decomposition methods

2020· preprint· fr· W3047644784 sur OpenAlexaff
Yannis El Gharbi, Augustin Parret-Fréaud, Christophe Bovet, Pierre Gosselet

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomain decomposition methodsParallel computingComputer scienceDecompositionDomain (mathematical analysis)Computational scienceMathematicsEngineeringFinite element methodChemistryStructural engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new parallel mesh generation method leading to subdomains of shape well-suited to Schur based domain decomposition methods such as the FETI and BDD solvers. Starting from a coarse mesh, subdomains meshes are created in parallel through hierarchical mesh refinement and morphing techniques. The proposed methodology aims at limiting the occurrence of known pathological situations (jagged interfaces, misplaced heterogeneity with respect to the interfaces, ...) that penalize the convergence of the solver. Furthermore, it enables to distribute and parallelize the mesh generation step in the early phases of the whole analysis. Besides its good behavior towards convergence, the mesh generation is thus distributed. The method is assessed, on several academical and industrial test cases, for both its parallel efficiency when creating the mesh and its capability to generate decomposition resulting in less FETI iterations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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