Contrastacion De Esquemas Numericos 1d Recurriendo Al Analisis De La Convergencia De Regimenes Estacionarios En Una Tobera De Laval.
Bibliographic record
Abstract
Basado en la aplicación del Método de las Características al flujo compresible, este trabajo propone un código numérico hábil para capturar y seguir la evolución temporal de choques y discontinuidades de contacto. La contrastación más simple consiste en chequear los resultados numéricos del problema de Riemann con la solución exacta correspondiente. Asimismo, el código soportó un test más exigente, la simulación del flujo transitorio, adiabático e invíscido en una tobera de Laval prolongada desde la descarga mediante un conducto de idéntica sección a la propia de descarga. El escurrimiento en la condición de diseño se obtuvo numéricamente, siendo satisfactorio el ajuste de los resultados con la respectiva predicción exacta. Asumiendo desarrollado el régimen de diseño, en el extremo de salida de esa extensión se impuso la formación de un choque, el cual, conforme su intensidad, progresa a favor o en contra del flujo. Fueron analizadas varias situaciones comprendidas en el último caso considerando que, al momento de aparecer el choque y sobre su lado corriente abajo, es establecida una presión intermedia entre las de entrada y de descarga en régimen de diseño. En consecuencia, a la formación del choque le sucede un flujo transiente que deriva hacia un régimen permanente accesible analíticamente. El excelente acuerdo entre estas soluciones exactas y los correspondientes campos numéricos convergidos corrobora la validez del código.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".