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Enregistrement W3173463933 · doi:10.18280/mmep.080309

New Irregular Mesh Technique Used in Three-Dimensional Simulation of Relaxation Semiconductors

2021· article· en· W3173463933 sur OpenAlexvenueno aff
Fadila Souad Nouar, Mimouna Oukli, Mohamed Khadraoui

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelaxation (psychology)Series (stratigraphy)Partial differential equationLinearizationComputer scienceSpace (punctuation)Nonlinear systemAlgorithmApplied mathematicsMathematical optimizationMathematicsMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work is to simulate correctly in 3D space the phenomena that govern relaxation semiconductors. To avoid the relevant constraints of inadequate mesh a new technique for refining irregular meshing has been creating. Each length of the sample will be considered as a partial sum of a geometric series, the calculation of the argument of this series, will allow to calculate the distance between the nodes. In this paper we proposed to use an algorithm combined between Gummel and Newton Raphson algorithms to solve the partial differential equations, the linearization of transport equations is obtained by applying the finite difference method, which allowed us to calculate the relaxation time, life time and recombination rate. The results revealed appearance of a limited region called recombination front instead of charge space region, an improvement in computational time with a big precision for a 3D simulation, by letting to the user the choice of the distance to be discreet and the number of points wished without saturate the memory. This type of meshing is simple to apply and can be used to be applied as a solution to correctly simulate phenomena in structures at different areas for all the dimensions.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,628

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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