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Enregistrement W3160450649 · doi:10.1109/tap.2022.3142294

IE-GSTC Metasurface Field Solver Using Surface Susceptibility Tensors With Normal Polarizabilities

2022· article· en· W3160450649 sur OpenAlexaff
T. Smy, Ville Tiukuvaara, Shulabh Gupta

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolverClassification of discontinuitiesSurface (topology)Field (mathematics)Tensor (intrinsic definition)PhysicsRepresentation (politics)Mathematical analysisElectromagnetic fieldGeometryMathematicsPure mathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integral equation (IE)-based electromagnetic field solver using metasurface susceptibility tensors is proposed and validated using a variety of numerical examples in 2-D. The proposed method solves for fields generated by the metasurface, which is represented as spatial discontinuities satisfying the generalized sheet transition conditions (GSTCs), and described using tensorial surface susceptibility densities,$\bar {\bar {\chi }}$. For the first time, the complete tensorial representation of susceptibilities is incorporated in this integrated IE-GSTC framework, where the normal surface polarizabilities and their spatial derivatives along the metasurface are rigorously taken into account. The proposed field equation formulation further utilizes a local coordinate system, which enables modeling metasurfaces with arbitrary orientations and geometries. The proposed 2-D boundary element method BEM-GSTC framework is successfully tested using a variety of examples, including infinite and finite-sized metasurfaces, periodic metasurfaces, and complex shaped structures, showing comparisons with both analytical results and a commercial full-wave solver. It is shown that the zero-thickness sheet model with complete tensorial susceptibilities can very accurately reproduce the macroscopic fields, accounting for their angular field scattering response and the edge diffraction effects in finite-sized surfaces.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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