Anisotropic mesh adaptation for transient problems and functional-output variables
Bibliographic record
Abstract
L'adaptation de maillage est la modification d'un maillage existant afin de saisir avec précision les phénomènes physiques sans augmentation excessive du coût de calcul. Parmi les nombreux défis qui demeurent dans ce domaine, l'adaptation de maillage de manière instable et l'adaptation de maillage selon un « functional-output » sont les deux thèmes abordés dans ce travail. La méthode « Transient-Fixed-point » est une nouvelle approche pour l'adaptation de maillage de manière instable. Cette méthode consiste à formée un lien entre le maillage et la solution. Ce qui différencie la méthode « Transient-Fixed-point » de méthodes d'adaptation constante est l'intersection des métriques à travers le temps. Dans cet ouvrage, un nouveau régime pour l'intersection de métriques transitoire est proposé afin de préserver l'orthogonalité des données.Un autre défi de l'adaptation de maillage est de contrôler les modifications apporté à la maille selon une fonction intégrale, connu sous le nom de « functional-output » (par exemple, la portance, la trainée, des moments, etc.) plutôt que de calculées directement les variables (par exemple vitesse, pression, Mach, etc.). Un tel contrôle provient d'une d'évaluation approprié de l'erreur des lisières à être définies en fonction des choix de « functional ». Une telle définition est proposée dans ce travail qui entraine l'adaptation de maillage de surface en fonction du« functional-output » choisi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".