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Enregistrement W2021950332 · doi:10.1063/1.481734

Crystallization of dipolar spheres: A discussion of second-order density functional theory

2000· article· en· W2021950332 sur OpenAlexaff
Sabine H. L. Klapp, G. N. Patey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerroelectricityIsotropyDensity functional theoryDipoleSPHERESHard spheresCondensed matter physicsPhase (matter)Statistical physicsPhase transitionPhysicsMaterials scienceThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the application of second-order density functional theory to the crystallization of dipolar hard and soft spheres. It is shown that the results are highly sensitive to the repulsive part of the pair potential, and to the symmetry of the fluid phase considered in the density functional theory. In general, the theoretical results for dipolar soft spheres (with r−12 repulsion) are found to be physically more reasonable than those obtained for dipolar hard spheres. In particular, the fluid–solid density gap is greatly reduced and lies in the range expected on physical grounds and from simulations. However, theories constructed by expanding about the isotropic fluid phase overestimate the stability of the ferroelectric solid for both models, and fail to predict the stable ferroelectric fluids found in computer simulations. We have carried out calculations using ferroelectric dipolar fluids with both perfect and fluctuating orientational order as “starting points” in the density functional expansion. The results demonstrate the high sensitivity of the theory to the underlying fluid state, and strongly indicate the existence of stable ferroelectric fluids in accord with computer simulations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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