Notice bibliographique
Résumé
The first part of this thesis (Chapters 1--4) addresses accelerated algorithms for coarsening systems---we review unconditionally stable algorithms for the study of coarsening systems with a conserved or non-conserved scalar order parameter. These algorithms allow us to take arbitrarily large time-steps constrained only by desired accuracy. For conserved coarsening systems, these accelerated algorithms provide maximally-fast numerical algorithms---we can actually use the natural time-step Δt = At2/3s . To study the accuracy we compare the scaling structure obtained from our maximally-fast conserved systems directly against the standard fixed-time-step Euler algorithm, and find that the error is time-independent in the scaling regime and scales as A ---this is consistent with an approximate bound of the error. Arbitrary accuracy is accessible for these maximally driven coarsening algorithms. These algorithms provide the most efficient and accurate means to reach the scaling regime for large systems. For non-conserved systems, however, with these accelerated algorithms, only effectively finite time-steps are accessible. The maximal time-step obtained by these algorithms is about four times the time-step of the Euler algorithm. The second part of this thesis (primarily Chapter 5) applies these accelerated algorithms to the study of universality classes of scaled correlations in coarsening systems. Specifically, we study the universality classes found by introducing asymmetric bulk mobilities. We also develop accelerated algorithms for the study of systems with anisotropic surface tension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».