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Enregistrement W1889671718 · doi:10.1002/cpa.21598

Mean‐Field Evolution of Fermionic Mixed States

2015· preprint· en· W1889671718 sur OpenAlexafffund
Niels Benedikter, Vojkan Jakšić, Marcello Porta, Chiara Saffirio, Benjamin Schlein

Notice bibliographique

RevueCommunications on Pure and Applied Mathematics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaErwin Schrödinger International Institute for Mathematics and Physics
Mots-clésDensity matrixConvergence (economics)Mean field theoryTime evolutionField (mathematics)PhysicsMatrix (chemical analysis)InfinityFock spaceHartree–Fock methodState (computer science)Statistical physicsQuantumMathematical physicsQuantum mechanicsMathematicsMathematical analysisPure mathematicsAlgorithmChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper we study the dynamics of fermionic mixed states in the mean‐field regime. We consider initial states that are close to quasi‐free states and prove that, under suitable assumptions on the initial data and on the many‐body interaction, the quantum evolution of such initial data is well approximated by a suitable quasi‐free state. In particular, we prove that the evolution of the reduced one‐particle density matrix converges, as the number of particles goes to infinity, to the solution of the time‐dependent Hartree‐Fock equation. Our result holds for all times and gives effective estimates on the rate of convergence of the many‐body dynamics towards the Hartree‐Fock evolution.© 2015 Wiley Periodicals, Inc.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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