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Enregistrement W4403721329 · doi:10.1109/ojap.2024.3485817

H-Matrix Accelerated Direct Matrix Solver for Maxwell’s Equations Using the Chebyshev-Based Nyström Boundary Integral Equation Method

2024· article· en· W4403721329 sur OpenAlexaff
Jin Hu, Emrah Sever, Omid Babazadeh, Ian Jeffrey, Vladimir Okhmatovski, Constantine Sideris

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Antennas and Propagation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMatrix Theory and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNational Science Foundation
Mots-clésMathematicsMatrix (chemical analysis)SolverChebyshev equationNyström methodApplied mathematicsMathematical analysisChebyshev filterIntegral equationMathematical optimizationMaterials scienceComposite materialOrthogonal polynomialsClassical orthogonal polynomials

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An H-matrix accelerated direct solver employing the high-order Chebyshev-based Boundary Integral Equation (CBIE) method has been formulated, tested, and profiled for performance on high contrast dielectric materials and electrically large perfect electric conductor objects. The matrix fill performance of the CBIE proves to be fast for small to moderately sized problems compared to its counterparts, e.g., the locally corrected Nyström (LCN) method, due to the way it handles the singularities by means of a global change of variable method. However, in the case of electrically large scattering problems, the matrix fill and factorization still dominate the solution time when using a direct solution approach. To address this issue, an H-Matrix framework is employed, effectively resolving the challenge and establishing the CBIE as a competitive high-order method for solving scattering problems with poorly conditioned matrix equations. The efficacy of this approach is demonstrated through extensive numerical results, showcasing its robustness to problems that are electrically large, near physical resonances, or that have large dielectric permittivities. The capability of the proposed solver for handling arbitrary geometries is also demonstrated by considering various scattering examples from complex CAD models.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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