Correlativity and the origin of the <i>T</i> <sup>2</sup> difference between the BlochGrüneisen law and the Debye law
Notice bibliographique
Résumé
To find the origin of the T 2 difference between the BlochGrüneisen law and the Debye law, a resistivity statistical model for ideal metals is presented. In the model, the system is regarded as a phonon system in which all phonons have the same momentum value, i.e., the mean momentum. The principal point of the simplified model is that the electrons located at the Fermi surface are scattered by these mean-momentum phonons. It is found that the electrical resistivity of an ideal metal is directly proportional to the phonon concentration and the square of the phonon mean momentum, which first related the electrical resistivity to the phonon parameters. The theoretical results from the model are consistent with experimental observations that the electrical resistivity is directly proportional to temperature T at high temperatures, and to T 5 at very low temperatures, naturally, this is consistent with the BlochGrüneisen law. It is found by theoretical analyses that the heat capacity of a solid at very low temperatures is only proportional to the phonon concentration. Therefore, the contribution of the square of phonon mean momentum to the electrical resistivity brings about the T 2 difference between the BlochGrüneisen law and the Debye law. PACS Nos.: 72.10.Di, 65.40.Ba
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».