Gaussian approximation to single particle correlations at and below the picosecond scale for Lennard-Jones and nanoparticle fluids
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.
Notice bibliographique
Résumé
To describe short-time (picosecond) and small-scale (nanometre) transport in fluids, a Green's function approach was recently developed. This approach relies on an expansion of the distribution of single particle displacements around a Gaussian function, yielding an infinite series of correction terms. Applying a recent theorem [Van Zon and Cohen, J. Stat. Phys. 123, 1-37 (2006)] shows that for sufficiently small times the terms in this series become successively smaller, so that truncating the series near or at the Gaussian level might provide a good approximation. In the present paper, we derive a theoretical estimate for the time scale at which truncating the series at or near the Gaussian level could be supposed to be accurate for equilibrium nanoscale systems. In order to numerically estimate this time scale, the coefficients for the first few terms in the series are determined in computer simulations for a Lennard-Jones fluid, an isotopic Lennard-Jones mixture and a suspension of a Lennard-Jones-based model of nanoparticles in a Lennard-Jones fluid. The results suggest that for Lennard-Jones fluids an expansion around a Gaussian is accurate at time scales up to a picosecond, while for nanoparticles in suspension (a nanofluid), the characteristic time scale up to which the Gaussian is accurate becomes of the order of five to ten picoseconds.
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 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 | 0,001 | 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 découle