Reduced explicitly correlated Hartree-Fock approach within the nuclear-electronic orbital framework: Applications to positronic molecular systems
Notice bibliographique
Résumé
In the application of the nuclear-electronic orbital (NEO) method to positronic systems, all electrons and the positron are treated quantum mechanically on the same level. Explicit electron-positron correlation can be included using Gaussian-type geminal functions within the variational self-consistent-field procedure. In this paper, we apply the recently developed reduced explicitly correlated Hartree-Fock (RXCHF) approach to positronic molecular systems. In the application of RXCHF to positronic systems, only a single electronic orbital is explicitly correlated to the positronic orbital. We apply NEO-RXCHF to three systems: positron-lithium, lithium positride, and positron-lithium hydride. For all three of these systems, the RXCHF approach provides accurate two-photon annihilation rates, average contact densities, electronic and positronic single-particle densities, and electron-positron contact densities. Moreover, the RXCHF approach is significantly more accurate than the original XCHF approach, in which all electronic orbitals are explicitly correlated to the positronic orbital in the same manner, because the RXCHF wavefunction is optimized to produce a highly accurate description of the short-ranged electron-positron interaction that dictates the annihilation rates and other local properties. Furthermore, RXCHF methods that neglect or approximate the electronic exchange interactions between the geminal-coupled electronic orbital and the regular electronic orbitals lead to virtually identical annihilation rates and densities as the fully antisymmetric RXCHF method but offer substantial advantages in computational tractability. Thus, NEO-RXCHF is a promising, computationally practical approach for studying larger positron-containing systems.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».