Opacity Sampling in Radiative Acceleration Calculations
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy requirements on atomic data for the calculation of stellar evolution with atomic diffusion are determined. In particular, the density of frequency grids needed for precise radiative acceleration ( g rad ) calculations via the sampling method are presented. In order to minimize the number of frequency points needed for precise g rad calculations, frequency grids that are more refined in the regions of the spectrum where the radiative flux is large are suggested. The following number of frequency points are needed for opacity table calculations to be used in stellar evolutionary codes including diffusion: 50,000 points for 4.20 ≤ log T ≤ 4.5, 30,000 points for 4.5 < log T ≤ 4.8, 10,000 points for 4.8 < log T ≤ 5.5, and 4000 points for log T > 5.5. These opacity tables would render possible the study atomic diffusion in the exterior regions of certain chemically peculiar stars such as Ap or HgMn stars. In the sampling method, correction factors can be applied after the basic integrations over sampled spectra to include such effects as ion velocity averaging, redistribution of momentum among ions, and electron recoil during photoionization; these corrections are evaluated and illustrated for a few typical stellar models. Silicon is used as an example to show that the corrections are important mainly for T < 50,000 K. These corrections are used in stellar evolution calculations based on OPAL monochromatic opacity tables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».