MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3105432629 · doi:10.1016/j.anucene.2020.107912

Application of the augmented block Householder Arnoldi method to the calculation of non-fundamental modes of the diffusion equation

2020· article· en· W3105432629 sur OpenAlexafffund
Alain Hébert

Notice bibliographique

RevueAnnals of Nuclear Energy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiscretizationBlock (permutation group theory)Generalized minimal residual methodEigenvalues and eigenvectorsApplied mathematicsComputer scienceDiffusion equationMathematicsDiffusionMathematical optimizationMathematical analysisIterative methodThermodynamicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The determination of non-fundamental modes of the diffusion equation is required for computing CANDU reactor power distribution from analysis of in-core detector readings. They are also important for understanding subcritical mode instabilities occurring in boiling water reactors. The legacy method for computing these modes is the Hotelling deflation technique based on bi-harmonic decontamination. However, the Hotelling technique becomes unstable as the number of modes increase or as their eigenvalues become closer. Effective and fast alternatives are provided with Implicit Arnoldi Restarted Methods (IRAM). Among them, we investigated the Krylov–Schur method available in the SLEPc library, and we are proposing a custom implementation of the augmented block Householder Arnoldi (ABHA) method, similar to the Open Source implementation of Prof. James Baglama. In our work, the ABHA method is applied to the neutron diffusion equation, discretized with the Raviart–Thomas and Raviart–Thomas-Schneider methods or with the mesh-centered finite difference method.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,213 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Nuclear EnergyMême sujetNuclear reactor physics and engineeringTravaux en français237 207