Elementary Statistical Models for Vector Collision-Sequence Interference Effects with Poisson-Distributed Collision Times
Notice bibliographique
Résumé
In a recent paper (Lewis, 2008) a class of models suitable for application to collision-sequence interference was introduced. In these models velocities are assumed to be completely randomized in each collision. The distribution of velocities was assumed to be Gaussian. The integrated induced dipole moment μk , for vector interference, or the scalar modulation μk , for scalar interference, was assumed to be a function of the impulse (integrated force) fk , or its magnitude fk , experienced by the molecule in a collision. For most of (Lewis, 2008) it was assumed that μk∝fk and μk∝fk , but it proved to be possible to extend the models, so that the magnitude of the induced dipole moment is equal to an arbitrary power or sum of powers of the intermolecular force. This allows estimates of the infilling of the interference dip by the disproportionality of the induced dipole moment and force. One particular such model, using data from (Herman and Lewis, 2006), leads to the most realistic estimate for the infilling of the vector interference dip yet obtained. In (Lewis, 2008) the drastic assumption was made that collision times occurred at equal intervals. In the present paper that assumption is removed: the collision times are taken to form a Poisson process. This is much more realistic than the equal-intervals assumption. The interference dip is found to be a Lorentzian in this model.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».