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Enregistrement W4391819286 · doi:10.21203/rs.3.rs-3950747/v1

On a Semi-analytical Method for Solution of the 2d Laplace Equation in Arbitrary Domains

2024· preprint· en· W4391819286 sur OpenAlexaff
David M. Kelly, Keith J. Roberts, Onur Kurum

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueDifferential Equations and Boundary Problems
Établissements canadiensW.F. Baird & Associates Coastal Engineers (Canada)Canadian Council of Professional Engineers
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaplace transformLaplace's equationGreen's function for the three-variable Laplace equationApplied mathematicsMathematicsMathematical analysisCalculus (dental)Inverse Laplace transformPartial differential equationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study presents a semi-analytical approach to solve the Laplace equation in arbitrarily shaped two-dimensional domains. The method is meshless and addresses boundary value problems that include both pure Dirichlet and mixed Dirichlet-Neumann boundary conditions. The solution is obtained via a weighted superposition of harmonic polynomials which are obtained via an orthonormalization approach. We show that the approach is efficient in terms of number of operations. The numerical solution is convergent and exact (within machine precision) given a sufficient number of terms in the series. Moreover, the method offers several advantages over traditional approaches. Advantages include providing analytical expressions for the stream function and velocity components when solving potential flow problems. There are also important implications for the storage of model results; the method offers extremely low cost data storage. In the paper, several example applications involving arbitrary domains are presented. The results obtained are compared with known analytical solutions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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