Computing tunneling paths with the Hamilton–Jacobi equation and the fast marching method
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We present a new method for computing the most probable tunneling paths based on the minimum imaginary action principle. Unlike many conventional methods, the paths are calculated without resorting to an optimization (minimization) scheme. Instead, a fast marching method coupled with a back-propagation scheme is used to efficiently compute the tunneling paths. The fast marching method solves a Hamilton–Jacobi equation for the imaginary action on a discrete grid where the action value at an initial point (usually the reactant state configuration) is known in the beginning. Subsequently, a back-propagation scheme uses a steepest descent method on the imaginary action surface to compute a path connecting an arbitrary point on the potential energy surface (usually a state in the product valley) to the initial state. The proposed method is demonstrated for the tunneling paths of two different systems: a model 2D potential surface and the collinear reaction. Unlike existing methods, where the tunneling path is based on a presumed reaction coordinate and a correction is made with respect to the reaction coordinate within an ‘adiabatic’ approximation, the proposed method is very general and makes no assumptions about the relationship between the reaction coordinate and tunneling path.
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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 | 0,000 | 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