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Enregistrement W4297015786 · doi:10.1190/geo2021-0582.1

Novel first-order <i>k</i> -space formulations for wave propagation by asymmetrical factorization of space-wavenumber domain wave propagators

2022· article· en· W4297015786 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésExtrapolationFactorizationWavenumberPropagatorCorrectnessSpace (punctuation)Domain (mathematical analysis)Frequency domainDispersion (optics)MathematicsApplied mathematicsMathematical analysisComputer scienceAlgorithmPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Wave-equation simulation based on the k-space method produces nearly dispersion-free wavefields and enhances simulation stability. However, for simulation in heterogeneous media, the conventional first-order k-space method requires many mixed-domain operators, which are the most expensive part of the wave-extrapolation process. We have analyzed and summarized the problem of the conventional k-space method as symmetrical factorization of the wave propagators. Based on this analysis, we develop a novel asymmetrical factorization-based k-space method that can significantly reduce the number of mixed-domain operators without compromising modeling accuracy. By using this method, the number of mixed-domain operators is reduced by half, and thus, the computational cost decreases significantly. Furthermore, we have compared our method to the conventional pseudospectral method. The comparison finds that, at comparable accuracy, our method is more efficient due to its ability to use a larger time step. Acoustic and elastic examples demonstrate the correctness and effectiveness of our method.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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