Isoconfigurational molecular dynamics study of the kinetics of ice crystal growth
Notice bibliographique
Résumé
Spontaneous self-assembling, such as formation of molecular crystals, is a fascinating topic for investigation. Ability to initiate and control such transformations promises numerous benefits, but our knowledge of underlying mechanisms of such processes is rather limited. The process of freezing of water is an excellent testing ground for such studies. In this paper we report the results of a systematic molecular dynamics study of ice growth at three different temperatures below the melting point initiated from a number of initial interface structures within the isoconfigurational ensemble. It is shown that a specific structure at a growing ice-water interface is able to affect the growth process over a time scale of 1-2 ns. This structural effect can be characterized in terms of relative growth propensities. On the basis of the differences in the shape between isoconfigurational rate distributions and the rate distribution typical of the specific temperature several different kinds of relative growth propensities have been identified. The initial interfacial configurations employed in this work have been assigned using the proposed classification and possible mechanisms of propensity realization have been suggested for selected cases. Results reported in this paper clearly indicate that local structure effects can have significant impact on tendency for a particular ice surface to grow (or melt). The structural effect on ordering propensities is, most probably, a more universal behaviour and might be expected to be seen in other similar problems such as, for example, protein folding.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».