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Enregistrement W2088526215 · doi:10.1021/jp0761416

Trotter-Based Simulation of Quantum-Classical Dynamics

2007· article· en· W2088526215 sur OpenAlexaff
Dónal Mac Kernan, Giovanni Ciccotti, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dynamicsMethod of quantum characteristicsQuantum algorithmPhysicsPropagatorStatistical physicsQuantumQuantum dissipationQuantum processMonte Carlo methodQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantum rate processes in condensed phase systems are often computed by combining quantum and classical descriptions of the dynamics. An algorithm for simulating the quantum-classical Liouville equation, which describes the dynamics of a quantum subsystem coupled to a classical bath, is presented in this paper. The algorithm is based on a Trotter decomposition of the quantum-classical propagator, in conjunction with Monte Carlo sampling of quantum transitions, to yield a surface-hopping representation of the dynamics. An expression for the nonadiabatic propagator that is responsible for quantum transitions and associated bath momentum changes is derived in a form that is convenient for Monte Carlo sampling and exactly conserves the total energy of the system in individual trajectories. The expectation values of operators or quantum correlation functions can be evaluated by initial sampling of quantum states and use of quantum-classical Liouville dynamics for the time evolution. The algorithm is tested by calculations on the spin-boson model, for which exact quantum results are available, and is shown to reproduce the exact results for stronger nonadiabatic coupling and much longer times using fewer trajectories than other schemes for simulating quantum-classical Liouville dynamics.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations108
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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