三种常见的网格细化技术
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三种常见的网格细化技术
2024-07-11 12:01:02
由于非结构化网格的点和邻接关系不遵循任何全局结构，因此也可以添加或删除网格单元格和点。动态添加、删除或移动网格单元格和点的过程称为网格自适应。
根据问题的性质，需要网格自适应技术来在保持计算成本较低的同时获得准确的解场，通过控制网格单元格和节点的总数。通常，所需的细化程度与基于要解决的方程估计的误差相关。因此，误差较高的区域最终会累积更多的网格单元格。
网格细化分为几种一般类型。最常见的类型被称为：
h型细化
r型细化
p型细化
上述的组合
1. h型网格细化（h-refinement）
h型网格细化是通过减小网格单元的大小来增加网格密度的方法。它基于增加网格单元的数量，从而减少每个单元的特征长度（h），以提高局部区域的分辨率。
效果：
1）增加局部网格分辨率，能够更好地捕捉流动细节。
2）增 ...
GPT-4提示工程大赛冠军内容简介：在2023年11月举行的新加坡首届GPT-4提示工程大赛中，张席拉（Sheila Teo）获得了冠军，并在这篇文章中，阐述了个人对提示词的心得体会。
四种提示词方法CO-STAR提示词写法使用CO-STAR框架构建提示unsetunset其工作机制如下：
(C-context) 上下文：提供关于任务的背景信息，这有助于LLM理解正在讨论的特定情境，确保其回应的相关性。
(O-objective) 目标：明确你希望LLM完成的任务，明确目标能够帮助LLM集中回应，以达成特定目标。
(S-Style) 风格：指定你希望LLM采用的写作风格。这可以是某位名人的写作风格，或某个领域专家的风格，比如商业分析师或CEO。这有助于指导LLM采用与你需求相符的表达方式和词语选择。
(T-tone) 语气：确定回应的情感态度。这确保LLM的回应能与预期的情感或情绪背景相契合。例如，正式、幽默、同情等。
(A-audience) 受众：识别回应的目标受众。 让LLM的回应针对特定受众，比如领域专家、初学者、儿童等，保证其在所需语境中的适宜性和易懂性。
(R-respo ...
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