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Enregistrement W4388739649 · doi:10.23977/jeis.2023.080502

Acceleration of Radiation Analysis Using an Arbitrary High Order Difference Method with Non-uniform Mesh

2023· article· en· W4388739649 sur OpenAlexvenueno aff
Jun Li, Qun Zhang, Peng Jiang, Aote Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésComputer scienceComputationGridLimit (mathematics)AccelerationComputational scienceAlgorithmScale (ratio)Time domainWork (physics)Mathematical optimizationMathematicsGeometryMathematical analysisPhysicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the analysis of irregular structures, an arbitrary high-order finite difference time-domain local time step based on non-uniform grids is proposed. Comparison with Finite Difference Time Domain, this new method based on non-uniform mesh weak the limit of the time-step size. For the new method allows different grids to interate with different time-step sizes. In order to perform fast and accurate electromagnetic analysis on the responsible problem, it is necessary to use multi-scale grids to segment the target. Using appropriate time steps to solve electromagnetic fields on different grids, achieving accurate and fast analysis of problems. Due to breaking through the limitation of grid size on time step size, the computational workload of the work is reduced. In addition, multi-time steps are implemented by local time step and an arbitrary high order is added to this work to promise the accuracy of computation. This work has great value in practical application engineering.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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