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Enregistrement W4389633793 · doi:10.1109/tmtt.2023.3338549

Numerical Study of Electromagnetic Waves With Sources, Observer, and Scattering Objects in Motion

2023· article· en· W4389633793 sur OpenAlexaff
Mohammad Marvasti, Halim Boutayeb

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsElectromagnetic radiationScatteringObserver (physics)AcousticsMetamaterial cloakingOpticsClassical mechanicsMetamaterialTunable metamaterials

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The finite-difference time-domain (FDTD) technique is applied for studying electromagnetic waves in the presence of different structures in motion: plane wave source (with low or high impedance), observation point, reflective plane surface, line source, and conducting wire illuminated by a plane wave. The movements are performed by changing the positions of the objects in the algorithm’s time loop. The computational aspects of the proposed method are analyzed rigorously. The curve-fitted results are compared with the results predicted by special relativity (references). Some aspects of special relativity are present in the direct FDTD approach, such as the independence of the velocity of electromagnetic wave propagation with the speed of the source and Lorentz local time (with a different physical interpretation). A technique is proposed for implementing relativistic Doppler effects. Also, it is shown that the amplitude of the electric field for a moving plane wave source does not increase with the speed of motion, if the impedance of the source is small. Moreover, for a moving scattering conducting wire, a phenomenon similar to shock waves can be observed. Finally, problems with accelerating or vibrating electromagnetic reflecting surfaces (RS) are investigated. The proposed method is suitable for a wide range of applications.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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