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Enregistrement W2005184775 · doi:10.1139/p99-072

Shell-model tests of the bimodal partial state densities in a 2 × 2 partitioned embedded random matrix ensemble

2000· article· en· W2005184775 sur OpenAlexvenueno aff
V. K. Brahman Kota, Debasish Majumdar, Rizwan Haq, R. J. LeClair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum chaos and dynamical systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsLinear subspaceBinary numberShell (structure)Mixing (physics)SHELL modelMatrix (chemical analysis)Random matrixState (computer science)Statistical physicsCanonical ensembleNucleusQuantum mechanicsAtomic physicsPure mathematicsStatisticsAlgorithmMonte Carlo method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mixing of well-separated subspacesof an interacting many-particle system,such as a nucleus with active nucleons distributed in more than one major shell,can be studied usingpartitioned embedded ensembles of random matrices. The bimodalform of partial state densities (one-point functions) predictedearlier for a 2 × 2 partitioned embedded ensemble, whichmay be regarded as a model for the mixing of two well-separated degeneratesubspaces, is tested using nuclear shell-model calculations in the[(ds) 6 ⊕ (ds) 4 (f 7/2 ) 2 ] J=0,T=0 space. Thetheoretical forms predicted by the binary correlationapproximation theory are in good agreement with the shell-modelresults. This suggests that with suitable extensions it might be feasibleto use the binary correlation method to deal with severalinteracting subspaces involving multimodal distributions.PACS Nos.: 05.30.-d, 05.45.Mt, 24.60.Lz

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,898

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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