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Enregistrement W3195877541 · doi:10.21105/joss.03742

OpenCMP: An Open-Source Computational MultiphysicsPackage

2022· article· en· W3195877541 sur OpenAlexafffund
Elizabeth J. Monte, Alexandru Andrei Vasile, James Lowman, Nasser Mohieddin Abukhdeir

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Open Source Software · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésMultiphysicsDiscretizationFinite element methodComputational scienceComputer scienceDiscontinuous Galerkin methodSolverStability (learning theory)Interface (matter)SupercomputerPython (programming language)Boundary (topology)AlgorithmProgramming languageParallel computingPhysicsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenCMP is a computational multiphysics software package based on the finite element method (Ferziger & Perić, 2002).It is primarily intended for physicochemical processes in which fluid convection plays a significant role.OpenCMP uses the NGSolve finite element library (Schöberl, n.d.) for spatial discretization and provides a configuration file-based interface for pre-implemented models and time discretization schemes.It also integrates with Netgen (Schöberl, n.d.) and Gmsh (Geuzaine & Remacle, 2009) for geometry construction and meshing.Additionally, it provides users with built-in functionality for post-processing, error analysis, and data export for visualisation using Netgen (Schöberl, n.d.) or ParaView (Ahrens et al., 2005).OpenCMP development follows the principles of ease of use, performance, and extensibility.The configuration file-based user interface is intended to be concise, readable, and intuitive.Furthermore, the code base is structured and documented (Monte, Elizabeth J, 2021) such that experienced users with appropriate background can add their own models with minimal modifications to existing code.The finite element method enables the use of high-order polynomial interpolants for increased simulation accuracy, however, continuous finite element methods suffer from stability and accuracy (conservation) for fluid convection-dominated problems.OpenCMP addresses this by providing discontinuous Galerkin method (Cockburn et al., 2000) solvers, which are locally conservative and improve simulation stability for convectiondominated problems.Finally, OpenCMP implements the diffuse interface or diffuse domain method (Monte et al., 2021;Nguyen et al., 2018), which a type of continuous immersed boundary method (Mittal & Iaccarino, 2005).This method enables complex domains to be meshed by non-conforming structured meshes for improved simulation stability and reduced computational complexity, under certain conditions (Monte et al., 2021).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,031

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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