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Enregistrement W2161902233 · doi:10.1063/1.1790851

Hamilton-Jacobi equation for the least-action/least-time dynamical path based on fast marching method

2004· article· en· W2161902233 sur OpenAlexafffund
Bijoy K. Dey, Marek R. Janicki, Paul W. Ayers

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHemoglobin structure and function
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Research FoundationMcMaster UniversityOntario Innovation Trust
Mots-clésHamilton–Jacobi equationAction (physics)Fast marching methodCartesian coordinate systemMathematicsEquations of motionReaction dynamicsGridApplied mathematicsClassical mechanicsPhysicsAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classical dynamics can be described with Newton's equation of motion or, totally equivalently, using the Hamilton-Jacobi equation. Here, the possibility of using the Hamilton-Jacobi equation to describe chemical reaction dynamics is explored. This requires an efficient computational approach for constructing the physically and chemically relevant solutions to the Hamilton-Jacobi equation; here we solve Hamilton-Jacobi equations on a Cartesian grid using Sethian's fast marching method. Using this method, we can--starting from an arbitrary initial conformation--find reaction paths that minimize the action or the time. The method is demonstrated by computing the mechanism for two different systems: a model system with four different stationary configurations and the H+H(2)-->H(2)+H reaction. Least-time paths (termed brachistochrones in classical mechanics) seem to be a suitable chioce for the reaction coordinate, allowing one to determine the key intermediates and final product of a chemical reaction. For conservative systems the Hamilton-Jacobi equation does not depend on the time, so this approach may be useful for simulating systems where important motions occur on a variety of different time scales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations41
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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