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Enregistrement W4400580907 · doi:10.1137/23m1573963

Efficient Tensor-Product Spectral-Element Operators with the Summation-by-Parts Property on Curved Triangles and Tetrahedra

2024· article· en· W4400580907 sur OpenAlexafffund
Tristan Montoya, David W. Zingg

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Scientific Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMatrix Theory and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésMathematicsTetrahedronTensor productProperty (philosophy)Product (mathematics)Tensor (intrinsic definition)Element (criminal law)Mathematical analysisPure mathematicsAlgebra over a fieldGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

.We present an extension of the summation-by-parts (SBP) framework to tensor-product spectral-element operators in collapsed coordinates. The proposed approach enables the construction of provably stable discretizations of arbitrary order which combine the geometric flexibility of unstructured triangular and tetrahedral meshes with the efficiency of sum-factorization algorithms. Specifically, a methodology is developed for constructing triangular and tetrahedral spectral-element operators of any order which possess the SBP property (i.e., satisfying a discrete analogue of integration by parts) as well as a tensor-product decomposition. Such operators are then employed within the context of discontinuous spectral-element methods based on nodal expansions collocated at the tensor-product quadrature nodes as well as modal expansions employing Proriol–Koornwinder–Dubiner polynomials, the latter approach resolving the time step limitation associated with the singularity of the collapsed coordinate transformation. Energy-stable formulations for curvilinear meshes are obtained using a skew-symmetric splitting of the metric terms, and a weight-adjusted approximation is used to efficiently invert the curvilinear modal mass matrix. The proposed schemes are compared to those using nontensorial multidimensional SBP operators and are found to offer comparable accuracy to such schemes in the context of smooth linear advection problems on curved meshes, but at a reduced computational cost for higher polynomial degrees.Reproducibility of computational results.This paper has been awarded the "SIAM Reproducibility Badge: Code and Data Available" as a recognition that the authors have followed reproducibility principles valued by SISC and the scientific computing community. Code and data that allow readers to reproduce the results in this paper are available at https://github.com/tristanmontoya/ReproduceSBPSimplex and in the supplementary materials (reproducibility_repository.zip [35.7MB]).Keywordsspectral-elementsummation-by-partstensor-producttrianglestetrahedraMSC codes65M1265M6065M70

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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