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Enregistrement W2047134076 · doi:10.1063/1.2768351

Self-consistent effective local potentials

2007· article· en· W2047134076 sur OpenAlexaff
Artur F. Izmaylov, Viktor N. Staroverov, Gustavo E. Scuseria, Ernest R. Davidson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMultiplicative functionVariance (accounting)Kohn–Sham equationsOperator (biology)Wave functionSet (abstract data type)MathematicsFunction (biology)Statistical physicsDensity functional theoryPhysicsApplied mathematicsQuantum mechanicsMathematical analysisComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An effective local potential (ELP) is a multiplicative operator whose deviation from a given nonlocal potential has the smallest variance evaluated with a prescribed single-determinant wave function. ELPs are useful in density functional theory as alternatives to optimized effective potentials (OEPs) because they do not require special treatment in finite basis set calculations as OEPs do. We generalize the idea of variance-minimizing potentials by introducing the concept of a self-consistent ELP (SCELP), a local potential whose deviation from its nonlocal counterpart has the smallest variance in terms of its own Kohn-Sham orbitals. A semi-analytical method for computing SCELPs is presented. The OEP, ELP, and SCELP techniques are applied to the exact-exchange-only Kohn-Sham problem and are found to produce similar results for many-electron atoms.

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 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 enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,530

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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