MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215535769 · doi:10.1002/num.23040

Virtual element method for elliptic bulk‐surface PDEs in three space dimensions

2023· article· en· W3215535769 sur OpenAlexafffund
Massimo Frittelli, Anotida Madzvamuse, Ivonne Sgura

Notice bibliographique

RevueNumerical Methods for Partial Differential Equations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGruppo Nazionale per il Calcolo ScientificoGlobal Challenges Research FundMinistero dell'Università e della RicercaRegione PugliaRoyal Marsden NHS Foundation TrustWolfson FoundationEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of PretoriaRoyal SocietyUniversity of JohannesburgNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchHealth Foundation LimburgEuropean CommissionIstituto Nazionale di Alta Matematica "Francesco Severi"
Mots-clésPolyhedronMathematicsDiscretizationSurface (topology)Elliptic partial differential equationMathematical analysisPolygon meshFinite element methodConvergence (economics)CurvaturePartial differential equationGeometryBoundary (topology)Domain (mathematical analysis)Numerical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work we present a novel bulk‐surface virtual element method (BSVEM) for the numerical approximation of elliptic bulk‐surface partial differential equations in three space dimensions. The BSVEM is based on the discretization of the bulk domain into polyhedral elements with arbitrarily many faces. The polyhedral approximation of the bulk induces a polygonal approximation of the surface. We present a geometric error analysis of bulk‐surface polyhedral meshes independent of the numerical method. Then, we show that BSVEM has optimal second‐order convergence in space, provided the exact solution is in the bulk and on the surface, where the additional is due to the combined effect of surface curvature and polyhedral elements close to the boundary. We show that general polyhedra can be exploited to reduce the computational time of the matrix assembly. Two numerical examples on the unit sphere and on the Dupin ring cyclide confirm the convergence result.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,339 · 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
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNumerical Methods for Partial Differential EquationsMême sujetAdvanced Numerical Methods in Computational MathematicsTravaux en français237 207