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Enregistrement W2079419894 · doi:10.1063/1.1831276

Calculating intensities using effective Hamiltonians in terms of Coriolis-adapted normal modes

2004· article· en· W2079419894 sur OpenAlexaff
S. Karthikeyan, Mangala Sunder Krishnan, Tucker Carrington

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology MadrasDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésRotational–vibrational spectroscopyDecoupling (probability)PhysicsPerturbation (astronomy)Perturbation theory (quantum mechanics)Hamiltonian (control theory)QuantumVibrational energyCoupling (piping)Unitary transformationQuantum mechanicsStatistical physicsSpectral lineClassical mechanicsMoleculeMathematicsMathematical optimizationMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The calculation of rovibrational transition energies and intensities is often hampered by the fact that vibrational states are strongly coupled by Coriolis terms. Because it invalidates the use of perturbation theory for the purpose of decoupling these states, the coupling makes it difficult to analyze spectra and to extract information from them. One either ignores the problem and hopes that the effect of the coupling is minimal or one is forced to diagonalize effective rovibrational matrices (rather than diagonalizing effective rotational matrices). In this paper we apply a procedure, based on a quantum mechanical canonical transformation for deriving decoupled effective rotational Hamiltonians. In previous papers we have used this technique to compute energy levels. In this paper we show that it can also be applied to determine intensities. The ideas are applied to the ethylene molecule.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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