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Enregistrement W2157616283 · doi:10.1002/jcc.20850

Strategies for an efficient implementation of the Gauss–Bessel quadrature for the evaluation of multicenter integral over STFs

2007· article· en· W2157616283 sur OpenAlexaff
Stefan Duret, Ahmed Bouferguène, Hassan Safouhi

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical functions and polynomials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBessel functionGaussian quadratureQuadrature (astronomy)Gauss–Kronrod quadrature formulaGaussMathematicsNumerical integrationApplied mathematicsGaussianFourier transformAlgorithmMathematical analysisNyström methodIntegral equationPhysicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a previous work, a new Gauss quadrature was introduced with a view to evaluate multicenter integrals over Slater-type functions efficiently. The complexity analysis of the new approach, carried out using the three-center nuclear integral as a case study, has shown that for low-order polynomials its efficiency is comparable to the SD. The latter was developed in connection with multi-center integrals evaluated by means of the Fourier transform of B functions. In this work we investigate the numerical properties of the Gauss-Bessel quadrature and devise strategies for an efficient implementation of the numerical algorithms for the evaluation of multi-center integrals in the framework of the Gaussian transform/Gauss-Bessel approach. The success of these strategies are essential to elaborate a fast and reliable algorithm for the evaluation of multi-center integrals over STFs.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,355 · 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'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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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