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Enregistrement W2027763580 · doi:10.1088/0034-4885/77/4/046601

Microscopic molecular superfluid response: theory and simulations

2014· article· en· W2027763580 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueReports on Progress in Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperfluidityFormalism (music)Quantum Monte CarloQuantumSuperfluid helium-4Cluster (spacecraft)Superfluid film

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its discovery in 1938, superfluidity has been the subject of much investigation because it provides a unique example of a macroscopic manifestation of quantum mechanics. About 60 years later, scientists successfully observed this phenomenon in the microscopic world though the spectroscopic Andronikashvili experiment in helium nano-droplets. This reduction of scale suggests that not only helium but also para-H2 (pH2) can be a candidate for superfluidity. This expectation is based on the fact that the smaller number of neighbours and surface effects of a finite-size cluster may hinder solidification and promote a liquid-like phase. The first prediction of superfluidity in pH2 clusters was reported in 1991 based on quantum Monte Carlo simulations. The possible superfluidity of pH2 was later indirectly observed in a spectroscopic Andronikashvili experiment in 2000. Since then, a growing number of studies have appeared, and theoretical simulations have been playing a special role because they help guide and interpret experiments. In this review, we go over the theoretical studies of pH2 superfluid clusters since the experiment of 2000. We provide a historical perspective and introduce the basic theoretical formalism along with key experimental advances. We then present illustrative results of the theoretical studies and comment on the possible future developments in the field. We include sufficient theoretical details such that the review can serve as a guide for newcomers to the field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,267
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

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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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