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Enregistrement W2141135872 · doi:10.1103/physreva.73.012513

Axiomatic formulations of the Hohenberg-Kohn functional

2006· article· en· W2141135872 sur OpenAlexafffund
Paul W. Ayers

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésLegendre transformationLegendre polynomialsDensity functional theorySimple (philosophy)Legendre functionAssociated Legendre polynomialsMatrix (chemical analysis)AxiomPhysicsPure mathematicsApplied mathematicsMathematical analysisMathematicsQuantum mechanicsClassical orthogonal polynomialsOrthogonal polynomialsGegenbauer polynomials

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Properties of the Hohenberg-Kohn functional are considered. In particular, the Hohenberg-Kohn functional should (a) give correct results in the variational principle and should be (b) continuous, (c) convex, and (d) size consistent. All of these properties are satisfied by the Legendre-transform functional (equivalently, the density matrix constrained search functional) and, moreover, this is the only functional that possesses all these properties. Not only that, but the Legendre-transform functional is determined uniquely by requiring (a), (b), and either (c) or (d). This shows how an ``axiomatic'' approach to constructing the Hohenberg-Kohn functional leads naturally to the Legendre-transform functional. Among all functionals consistent with the variational principle, the Legendre-transform functional is the smallest. One corollary to this approach is a simple proof of the equivalence of the Legendre-transform and density-matrix constrained search functionals. For completeness, the Appendix shows that ensemble-$v$-representable densities lie dense in the set of $N$-representable densities.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations58
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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