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Enregistrement W2026938533 · doi:10.1063/1.1367396

Accelerating the calculation of energy levels and wave functions using an efficient preconditioner with the inexact spectral transform method

2001· article· en· W2026938533 sur OpenAlex
Bill Poirier, Tucker Carrington

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreconditionerDiagonalMatrix (chemical analysis)Hamiltonian (control theory)Hamiltonian matrixWave functionEigenvalues and eigenvectorsChemistryMathematicsPhysicsApplied mathematicsMathematical analysisQuantum mechanicsSymmetric matrixMathematical optimizationLinear systemGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an earlier paper [J. Chem. Phys. 112, 8765 (2000)] our group introduced a preconditioned inexact spectral transform method for calculating energy levels and wave functions. Although we could calculate high-lying levels with far fewer matrix–vector products than with the filter diagonalization method of Mandelshtam and Taylor, even better performance can be achieved with a better preconditioner. In this paper, we develop an extremely efficient preconditioner consisting of two components: (1) transformation to an optimal separable basis, in which off-diagonal elements of the Hamiltonian matrix are minimized; and (2) removal of all off-diagonal coupling near the energies of interest. The new preconditioner works extremely well; it enables us to calculate high-lying vibrational states of H2O with orders of magnitude fewer matrix–vector products than for all other known methods. The new preconditioner should also accelerate the calculation of other quantities, such as photodissociation cross sections and rate constants.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,155

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,262 · 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