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Enregistrement W4393970855 · doi:10.1002/9781119763222.ch12

Surface‐Volume–Surface Electric Field Integral Equation

2024· other· en· W4393970855 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface (topology)Electric-field integral equationVolume (thermodynamics)Electric fieldField (mathematics)Electric fluxSurface integralIntegral equationMathematicsMathematical analysisPhysicsMechanicsGeometryThermodynamicsPure mathematicsOptical fieldQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter helps the reader to understand the system of coupled volume integral equation, Mixed-Potential-Integral-Equation (MPIE), and Surface-Volume-Surface-electric field integral equation (SVS-EFIE) formulated for composite metal–dielectric objects embedded in layered media and featuring both piece-wise homogeneous regions, inhomogeneous regions, and metal regions. It derives elements for impedance matrix resulting from Method of Moments (MoM) discretization of SVS-EFIE. Coupled system of SVS-EFIE, MPIE, and volume integral equation enables solution of the scattering and radiation problems involving realistic composite metal–dielectric models with piece-wise and inhomogeneous dielectric regions embedded in a multilayered media. MoM discretization of such models involves volumetric meshes (e.g. tetrahedral ones) representing dielectric regions and surface meshes (e.g. triangle ones) representing the metal regions and surfaces bounding the piece-wise homogeneous dielectric regions. Michalski-Zheng's theory allows reduction of the singularity in the scalar potential part of the electric field Green's function to 1/R strength through use of divergence and gradient theorems.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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