Partially linearized, fully size-extensive, and reduced multireference coupled-cluster methods. I. Formalism and mutual relationship
Notice bibliographique
Résumé
We describe a fully size-extensive alternative of the reduced multireference (RMR) coupled-cluster (CC) method with singles (S) and doubles (D) that generates a subset of higher-than-pair cluster amplitudes, using linearized CC equations from the full CC chain, projected onto the corresponding higher-than-doubly excited configurations. This approach is referred to as partially linearized (pl) MR CCSD method and characterized by the acronym plMR CCSD. In contrast to a similar CCSDT-1 method [Y. S. Lee et al., J. Chem. Phys. 81, 5906 (1984)] this approach also considers higher than triples (currently up to hexuples), while focusing only on a small subset of such amplitudes, referred to as the primary ones. These amplitudes are selected using similar criteria as in RMR CCSD. An extension considering secondary triples via the standard (T)-type corrections, resulting in the plMR CCSD(T) method, is also considered. The relationship of RMR and plMR CCSD and CCSD(T) approaches is discussed, and their performance and characteristics are the subject of the subsequent Part II of this paper.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».