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Enregistrement W3184390104 · doi:10.1145/3450626.3459840

Bijective and coarse high-order tetrahedral meshes

2021· article· en· W3184390104 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBijectionPolygon meshRobustness (evolution)TetrahedronBoundary (topology)AlgorithmComputer scienceMathematicsSurface (topology)Geometry processingMesh generationGeometryTopology (electrical circuits)Finite element methodCombinatoricsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a robust and automatic algorithm to convert linear triangle meshes with feature annotated into coarse tetrahedral meshes with curved elements. Our construction guarantees that the high-order meshes are free of element inversion or self-intersection. A user-specified maximal geometrical error from the input mesh controls the faithfulness of the curved approximation. The boundary of the output mesh is in bijective correspondence to the input, enabling attribute transfer between them, such as boundary conditions for simulations, making our curved mesh an ideal replacement or complement for the original input geometry. The availability of a bijective shell around the input surface is employed to ensure robust curving, prevent self-intersections, and compute a bijective map between the linear input and curved output surface. As necessary building blocks of our algorithm, we extend the bijective shell formulation to support features and propose a robust approach for boundary-preserving linear tetrahedral meshing. We demonstrate the robustness and effectiveness of our algorithm by generating high-order meshes for a large collection of complex 3D models.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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