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Enregistrement W4297514138 · doi:10.1109/iceaa49419.2022.9900041

Novel Integral Equation Formulation for Scattering on Dielectric Objects Free of Low-Frequency and Oversampling Breakdowns

2022· article· en· W4297514138 sur OpenAlexaff
Osman Goni, Vladimir Okhmatovski

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications (ICEAA) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOversamplingDielectricScatteringIntegral equationFrequency dependencePhysicsMathematical analysisComputer scienceMathematicsOpticsQuantum mechanicsNuclear magnetic resonanceTelecommunicationsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our recent work [1] we have demonstrated analytic solution of a novel Surface-Volume-Surface Electric Field Integral Equation with magnetic current (SVS-EFIE-M formulation) for the problem of Hertzian dipole radiation in the vicinity of a homogeneous non-magnetic dielectric sphere. The SVS-EFIE-M stated with respect to magnetic current $\hat{n}\times I$ on object’s surface S is shown in (1), where $\overline{\overline{G}}_{m\in}$ is the magnetic field dyadic Green’s function of the homogeneous non-magnetic space with relative permittivity $\epsilon, \overline{\overline{G}}_{e0}$ is the electric field dyadic Green’s function of free-space, and $\hat{n}\times E^{inc}$ is the tangential component of the incident electric field on the surface S. It is obtained through single-source magnetic current based surface integral representation of the electric field inside the dielectric object (see first term in (1) representing $\hat{n}\times E, E$ being the total electric field) constrained by the classical Volume-EFIE (V-EFIE) enforced on the boundary of the object for the tangential component of the electric field.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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