Notice bibliographique
Résumé
This special issue of NLAA is devoted to the important theme of 'Preconditioning Techniques for Large Sparse Matrix Problems in Industrial Applications' dubbed 'sparse99'.An international conference with the same title was held on 10-12 June, 1999 at the University of Minnesota (Humphrey Institute), in Minneapolis.The conference was sponsored by the University of Minnesota Supercomputing Institute for Digital Simulation and Advanced Computation, the University of Waterloo and the Lawrence Livermore National Laboratory.Eighty-seven participants came from all over the world: 39 from Africa, Australia, Asia, Europe and South America and 48 from the United States and Canada.The conference aimed at bringing together researchers to discuss the latest developments in preconditioning methods and the use of iterative procedures in scientific and engineering applications.The organizing committee, Yousef Saad (University of Minnesota), Daniel Pierce (Boeing Company), and Wei-Pai Tang (University of Waterloo), strived for an equal array of talks on applications and algorithms.This goal was reached with 15 of the 32 talks falling into the applications category.In order to give a general idea of the main topics represented at the meeting, I will next give a brief overview of the presentations.The opening talk, in the category of applications, was given by Charbel Farhat of the University of Colorado at Boulder.His talk, '10 years of FETI (Finite Element Tearing Interconnections)' was an overview of the impressive work done by a team at the University of Colorado at Boulder in solving a large variety of problems in mechanics.Peter Forsyth of the University of Waterloo, Canada, presented an introduction to problems in computational finance and discussed his experience in dealing with these problems.Professor Forsyth presented some experiments in using iterative methods for the solution of Partial Differential Equations resulting from problems in computational finance.Presentations on recent improvements or applications to the class of approximate inverse methods were given by Alex Yeremin from the Russian Academy of Sciences, Russia, Edmond Chow from Lawrence
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,033 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».