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Enregistrement W3047654580 · doi:10.3390/electronics9081278

Reduction of the Line-of-Sight Equivalence Principle

2020· article· en· W3047654580 sur OpenAlexaff
Nagula Sangary, Natalia K. Nikolova

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Measurements
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquivalence (formal languages)MathematicsMathematical analysisLine integralSurface (topology)ComputationSurface integralIntegral equationGeometryAlgorithmPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improvement to the line-of-sight (LoS) approximation of the equivalence principle used in far-field computations is presented. In the original LoS approximation of the equivalence principle, the integral equation uses only the surface currents on the LoS surface, as well as the edge currents on the contour of the LoS surface, which is the replacement of the surface integrals over the shadow part of the surface. Here, we show that the integration over one type of surface current on the LoS surface and edge currents is sufficient, which reduces the resources required for the LoS radiation pattern computations by half. The proposed theory is a rigorous analysis of Love’s Equivalence theory with an introduction of the point-of-symmetry concept. The proposed method makes use of the vector-potential field representation to derive the improved LoS equivalence principle. The proposed approach is validated with the calculation of the far-field radiation pattern of a patch antenna using the Finite Difference Time Domain (FDTD) simulations.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,210

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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