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Enregistrement W1971125085 · doi:10.1103/physreve.78.065701

Biased random walks on a lattice: Exact numerical method to study the effect of alternating fields in disordered and asymmetric systems of obstacles

2008· article· en· W1971125085 sur OpenAlexaff
Francis Torres, Michel G. Gauthier, Gary W. Slater

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
Thématiquestochastic dynamics and bifurcation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodRatchetStatistical physicsRandom walkLattice (music)Continuous-time random walkPhysicsMathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The migration of a particle in a system of obstacles under the action of an external field is often modeled using lattice Monte Carlo algorithms. For example, such simulation methods have been used to study the electrophoresis of charged molecules in sieving gels and the separation of particles using ratchet systems. In the case of constant fields or low-frequency alternating fields, the Monte Carlo simulation method can be mapped onto a numerical or algebraic matrix problem that can be solved exactly. In this Rapid Communication, we generalize this matrix approach to treat periodic time-dependent fields. The evolution of the spatial distribution function during a period is computed using a sequence of transfer matrices, and a steady-state closure relation allows us to calculate the exact mean velocity of the particle during a complete cycle. As an example, we examine the properties of a simple spatially asymmetric ratchet system in the presence of periodic alternating fields (symmetric and asymmetric) as well as random telegraph signals.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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