MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2102784404 · doi:10.1063/1.4896569

Using experimental data and a contracted basis Lanczos method to determine an accurate methane potential energy surface from a least squares optimization

2014· article· en· W2102784404 sur OpenAlexafffund
Xiaogang Wang, Tucker Carrington

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space Agency
Mots-clésLanczos resamplingRoot mean squareAb initioPotential energy surfaceBasis (linear algebra)MethaneLanczos algorithmSurface (topology)Standard deviationEnergy (signal processing)Absolute deviationLeast-squares function approximationMathematicsChemistryPhysicsMaterials scienceAtomic physicsStatisticsGeometryEigenvalues and eigenvectorsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We obtain an accurate methane potential energy surface (PES) by starting with the ab initio PES of Schwenke and Partridge [Spectrochim. Acta A 57, 887 (2001)] and adjusting 5 of their parameters to reproduce 40 reliable experimentally determined vibrational levels of CH4. The 40 levels include all 35 levels in polyads up to and including the Octad and 5 levels in the Tetradecad. The Tetradecad levels are obtained from direct experimental transitions. The fit reduces the root mean square deviation of these 40 levels from 4.80 cm(-1) to 0.28 cm(-1). The new PES ought to aid in the analysis of the Tetradecad. To further test the accuracy of the new PES, vibrational levels are computed for CH4, CH3D, CHD3, and (13)CH4 and are compared with the extensive experimental data. The errors are all within about 1 cm(-1) except for a few cases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0160,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations65
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetSpectroscopy and Laser ApplicationsTravaux en français237 207