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Enregistrement W2086727759 · doi:10.1086/427203

Supernova Simulations with Boltzmann Neutrino Transport: A Comparison of Methods

2005· article· en· W2086727759 sur OpenAlexaff
M. Liebendörfer, Markus Rampp, H. Th. Janka, Anthony Mezzacappa

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsNeutrinoBoltzmann equationSupernovaGravitational collapseAstrophysicsClassical mechanicsNuclear physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate neutrino transport has been built into spherically symmetric simulations of stellar core collapse and postbounce evolution. The results of such simulations agree that spherically symmetric models with standard microphysical input fail to explode by the delayed, neutrino-driven mechanism. Independent groups implemented fundamentally different numerical methods to tackle the Boltzmann neutrino transport equation. Here we present a direct and detailed comparison of such neutrino radiation-hydrodynamics simulations for two codes, AGILE-BOLTZTRAN of the Oak Ridge-Basel group and VERTEX of the Garching group. The former solves the Boltzmann equation directly by an implicit, general relativistic discrete-angle method on the adaptive grid of a conservative implicit hydrodynamics code with second-order TVD advection. In contrast, the latter couples a variable Eddington factor technique with an explicit, moving-grid, conservative high-order Riemann solver with important relativistic effects treated by an effective gravitational potential. The presented study is meant to test our neutrino radiation-hydrodynamics implementations and to provide a data basis for comparisons and verifications of supernova codes to be developed in the future. Results are discussed for simulations of the core collapse and postbounce evolution of a 13 M ☉ star with Newtonian gravity and a 15 M ☉ star with relativistic gravity.

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)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations316
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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