The constant-volume heat capacity of near-critical fluids with long-range interactions: A discussion of different Monte Carlo estimates
Notice bibliographique
Résumé
The constant-volume heat capacities, CV, of various near-critical fluids with long-range potentials have been obtained using both canonical and grand-canonical Monte Carlo (GCMC) calculations. In the case of the restricted primitive model it is shown that the large discrepancies between previously reported results arise from the use of different simulation ensembles. In order to investigate how well the different ensemble estimates of CV obtained with small systems can indicate the universality class of the bulk fluid, calculations have been performed for fluids with attractive pair interactions which vary like −1/ra, with a=6, 4, and 3.1. For a=6, Ising-type criticality is expected, while for a=4 and 3.1 the criticality is mean-field. For each of these models the canonical-ensemble estimates of CV do not provide unambiguous confirmation of the expected critical behavior, and hence this is not a reliable method for determining the universality class. This is also true of the GCMC estimates of CV, which appear consistent with Ising-type behavior for all of the systems studied, even for those which are known to exhibit mean-field criticality in the thermodynamic limit. We suggest that these are artifacts associated with finite system size, and we speculate as to why they appear in canonical and GCMC calculations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».