Elementary statistical models for collision-sequence interference effects
Notice bibliographique
Résumé
In this paper a class of model suitable for application to collision-sequence interference is studied. In these models it is assumed that the intervals between collisions are constant rather than exponentially distributed, as would be true if the collision times formed a Poisson process. The model may be two dimensional or three dimensional. Velocities are assumed to be completely randomized in each collision. The distribution of velocities is assumed to be Gaussian, though use is not always made of that fact. As applied to vector collisional interference the models allow the evaluation of the effects of windowing, which is of importance for $\mathcal{N}$-body simulation of more physically accurate models. They also lead to estimation of the effects of infilling of the interference dip following from deviations of the induced dipole moment from the intermolecular force. As applied to scalar collisional interference the models show the existence of a hitherto unknown (albeit weak) correlation between immediately successive collisions. An extension to the models, in which the magnitude of the induced dipole moment is equal to an arbitrary power or sum of powers of the intermolecular force, allows estimates of the infilling of the interference dip by the disproportionality of the induced dipole moment and force. One particular such model leads to the most realistic estimate for the infilling yet obtained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».