FMM IE-GSTC Simulation of Metasurfaces with Complete Dyadic Surface Susceptibilities
Notice bibliographique
Résumé
An accelerated Integral Equations (IE) field solver for determining scattered fields from electrically large electromagnetic metasurfaces, with both normal and tangential susceptibilities, utilizing Fast Multipole Method (FMM) is proposed and demonstrated in 2D. In the proposed method, practical general metasurfaces are modeled as a zero thickness sheet model described with surface susceptibilities, and where the total fields around it satisfy the Generalized Sheet Transition Conditions (GSTCs). While the standard IE-GSTC offers fast field computation compared to other numerical methods, it is still computationally demanding when solving electrically large problems, with a large number of unknowns. Here we accelerate the IE-GSTC method using the FMM technique. Using a numerical example, the speed improvement of the FMM IE-GSTC method <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\left\{ {O\left({{N^{3/2}}} \right)} \right\}$</tex> over the standard IE-GSTC <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">${\left\{O\left(N^{3}\right)\right\}}$</tex> method is confirmed, when both tangential and normal surface susceptibilities are present.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».