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Enregistrement W4310519221 · doi:10.5139/jksas.2022.50.12.889

Parallel Computation on the Three-dimensional Electromagnetic Field by the Graph Partitioning and Multi-frontal Method

2022· article· en· W4310519221 sur OpenAlexaboutno aff
Seung-Hoon Kang, Dong-Hyeon Song, Jaewon Choi, SangJoon Shin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGraph Theory and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHFSSComputationComputer scienceGraphMetisElectromagnetic fieldField (mathematics)Computational scienceParallel computingMathematicsPhysicsAlgorithmTheoretical computer sciencePure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

본 논문에서는 3차원 전자기장의 병렬 해석 기법을 제안하였다. 시간 조화 벡터 파동 방정식 및 유한요소 기법에 기반한 전자기장 산란 해석이 수행되었으며, 모서리 기반 요소 및 2차 흡수 경계 조건이 도입되었다. 개발한 알고리즘은 유한요소망을 분할한 뒤 각 프로세서에 할당함으로써 요소별 수치적분 및 행렬조립 과정의 병렬화를 달성하였다. 이때 부영역 생성을 위해 그래프 분할 라이브러리인 METIS가 도입되었다. 대형 희박행렬 방정식의 계산은 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산 라이브러리인 MUMPS를 통해 수행되었다. 개발된 프로그램의 정확도는 Mie 이론해 및 ANSYS HFSS 결과와의 비교를 통해 검증되었다. 또한 사용된 프로세서 수에 따른 가속 지표를 측정하여 확장성을 확인하였다. 완전 전기 도체 구, 등·이방성 유전체 구 및 유도탄 예제 형상에 대한 전자기장 산란 해석이 수행되었다. 개발된 프로그램의 알고리즘은 추후 유한요소 분할 및 합성법에 활용될 예정이며, 더욱 확장된 병렬 연산 성능을 목표하고자 한다.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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