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Enregistrement W4388733895 · doi:10.1002/mop.33954

Padé via Arnoldi with single‐size matrix simplification for electromagnetic fast frequency sweep

2023· article· en· W4388733895 sur OpenAlexaff
Li Ma, Qi‐Jun Zhang, Jing Jin, Wei Liu, Jianan Zhang

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesCentral China Normal UniversityGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLanczos resamplingMatrix (chemical analysis)AlgorithmMicrowaveLanczos algorithmMathematicsComputer scienceMathematical optimizationPhysicsEigenvalues and eigenvectorsMaterials scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper proposes a new Padé via Arnoldi algorithm with single‐size matrix simplification for electromagnetic (EM) fast frequency sweep. New equations are derived to reduce the double‐size system matrix to single‐size system matrix. We also propose a systematic algorithm to calculate S‐parameters using the simplified single‐size system matrix. Using the proposed algorithm, the EM responses can be obtained with the same accuracy while consuming much less time compared with that using the existing double‐size matrix Padé via Lanczos. The proposed algorithm is demonstrated by two microwave examples.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,766

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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