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Enregistrement W4240539123 · doi:10.36227/techrxiv.11768823.v1

Metasurface Design Using Electromagnetic Inversion

2020· preprint· en· W4240539123 sur OpenAlexaff
Trevor Brown, Chaitanya Narendra, Yousef Vahabzadeh, Christophe Caloz, Puyan Mojabi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)SolverComputer scienceFinite-difference time-domain methodElectromagnetic fieldInverseNear and far fieldInverse problemScope (computer science)Electronic engineeringPhysicsOpticsMathematicsEngineeringMathematical analysisGeometryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes and synthetically evaluates a method proposed for metasurface design. The method takes as input a set of desired far-field (FF) performance specifications and produces an effective susceptibility distribution that, when illuminated with a known incident field, produces a FF radiation pattern exhibiting the desired specifications. To this end, electromagnetic inversion (inverse source) is used to solve for the desired tangential fields on the output side of the metasurface. A finite-difference frequency-domain solver, recently developed for simulation of metasurfaces, is used to synthetically evaluate the proposed method using a two-dimensional (2D) example. It should be noted that microscopic metasurface design (i.e., the design of the physical metasurface implementation) is beyond the scope of this paper.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,172 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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