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Enregistrement W3098599155 · doi:10.1145/3386569.3392455

Constraint bubbles and affine regions

2020· article· en· W3098599155 sur OpenAlexafffund
Ryan Goldade, Mridul Aanjaneya, Christopher Batty

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVector fieldCompressibilityAffine transformationProjection (relational algebra)Multigrid methodComputer scienceBoundary (topology)SmoothingBubbleGridMathematicsMechanicsAlgorithmGeometryMathematical analysisPhysicsPartial differential equationComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose to enhance the capability of standard free-surface flow simulators with efficient support for immersed bubbles through two new models: constraint-based bubbles and affine fluid regions. Unlike its predecessors, our constraint-based model entirely dispenses with the need for advection or projection inside zero-density bubbles, with extremely modest additional computational overhead that is proportional to the surface area of all bubbles. This surface-only approach is easy to implement, realistically captures many familiar bubble behaviors, and even allows two or more distinct liquid bodies to correctly interact across completely unsimulated air. We augment this model with a per-bubble volume-tracking and correction framework to minimize the cumulative effects of gradual volume drift. To support bubbles with non-zero densities, we propose a novel reduced model for an irregular fluid region with a single pointwise incompressible affine vector field. This model requires only 11 interior velocity degrees of freedom per affine fluid region in 3D, and correctly reproduces buoyant, stationary, and sinking behaviors of a secondary fluid phase with non-zero density immersed in water. Since the pressure projection step in both the above schemes is a slightly modified Poisson-style system, we propose novel Multigrid-based preconditioners for Conjugate Gradients for fast numerical solutions of our new discretizations. Furthermore, we observe that by enforcing an incompressible affine vector field over a coalesced set of grid cells, our reduced model is effectively an irregular coarse super-cell. This offers a convenient and flexible adaptive coarsening strategy that integrates readily with the standard staggered grid approach for fluid simulation, yet supports coarsened regions that are arbitrary voxelized shapes, and provides an analytically divergence-free interior. We demonstrate its effectiveness with a new adaptive liquid simulator whose interior regions are coarsened into a mix of tiles with regular and irregular shapes.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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