A Combined Inverse Source and Scattering Technique for Dielectric Profile Design to Tailor Electromagnetic Fields
Notice bibliographique
Résumé
This article augments existing gradient-based inverse scattering algorithms to enable the design of reflectionless lossless permittivity profiles within a given design domain that can transform an input incident field into an output field of desired characteristics. These desired characteristics are often some user-defined far-field performance criteria, such as main beam directions, null directions, and half-power beamwidth (HPBW). To this end, two extra steps will be performed prior to the inverse scattering step. First, an inverse source algorithm inverts the desired far-field performance criteria to infer a set of equivalent surface currents on a boundary close to the design domain. These equivalent currents are then converted to a set of field values that constitute the required aperture fields. Second, these aperture fields are scaled such that the input incident power to the design domain is approximately equal to the output power leaving the design domain. Finally, the desired scattered fields are formed and then inverted by an inverse scattering algorithm to reconstruct a lossless reflectionless dielectric profile within the design domain. We also show that the inverse scattering algorithm can employ appropriate regularization methods, in particular a binary regularization term, to facilitate the physical implementation of reconstructed dielectric profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».