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Enregistrement W2066912902 · doi:10.1002/cmr.a.20067

Operator formalisms: An overview

2006· article· en· W2066912902 sur OpenAlexafffund
Alex D. Bain

Notice bibliographique

RevueConcepts in Magnetic Resonance Part A · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of Cambridge
Mots-clésRotation formalisms in three dimensionsFormalism (music)Operator (biology)Hilbert spaceCartesian coordinate systemCartesian productMatrix (chemical analysis)Computer scienceAlgebra over a fieldMathematicsTheoretical physicsPure mathematicsPhysicsDiscrete mathematicsGeometryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Operator formalisms are mathematical recipes for simplifying the manipulations of the density matrix. Because the density matrix is a vital tool in describing and analyzing magnetic resonance experiments, many approaches have been developed. This article gives an overview of a number of different methods: spherical tensors, fictitious spin‐1/2, single‐transition operators, product operators, superspin methods, and others. In principle, they all must give the same answer, because an exact description of magnetic resonance phenomena is usually within reach. The choice of the formalism for the user, therefore, depends on various personal decisions. Among these decisions is the choice between spherical and Cartesian tensors, between Hilbert space and Liouville space, between commutators and matrix elements, and so on. We do not go into the details of any of the formalisms but rather try to compare their approaches at a fairly general level. The quadrupolar echo pulse sequence is used as an example of the application of the formalisms. The aim of this overview is to give readers enough of a picture so that they can make an intelligent choice for themselves. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part A 28A: 369–383, 2006

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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