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Enregistrement W2118970531 · doi:10.1002/ijch.201100095

The Dipole Correction Method for Extracting Excited State Potentials and Electronic Transition Dipoles from Fluorescence Data

2012· article· en· W2118970531 sur OpenAlexafffund
Xuan Li, Moshe Shapiro

Notice bibliographique

RevueIsrael Journal of Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésExcited stateDipoleChemistryExcited electronic stateAtomic physicsMolecular electronic transitionTransition dipole momentDebyeInversion (geology)FluorescenceLine (geometry)PhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have developed a new inversion scheme for the accurate extraction of excited state potentials from fluorescence line positions and line strengths which does not make use of the Franck Condon Approximation (FCA). Our “dipole correction” method also enables the extraction of the coordinate dependence of the electronic transition dipoles. The accuracy of the potential energy surfaces (PES) thus extracted is much higher than that of the FCA‐ derived PES. The procedure, illustrated for the Na 2 A( 1 Σ + u ) → X( 1 Σ + g ) P‐branch emission, results in global errors of 0.1 cm −1 , and average errors near the PES minimum of 0.03 cm −1 , with A → X electronic transition dipole function accuracies better than 1×10 −3 Debye. We also show that it is possible to use emission data from a few select states: Global errors as small as 0.08 cm −1 for the Na 2 B( 1 Π u ) PES, using emissions data from only the s=0–5 low‐lying levels or the s=20–23 states, are demonstrated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
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