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Enregistrement W2254970924 · doi:10.5539/apr.v8n1p106

Introduction to the Coherent States Approach for Solving Non-linear Physical Problems

2016· article· en· W2254970924 sur OpenAlexvenueno aff
O. Pavón-Torres, José Manuel Dávila, Máximo Augusto Agüero Granados

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoherent statesBosonizationCoherent states in mathematical physicsHamiltonian (control theory)PhysicsNonlinear systemLie algebraQuantumQuantum mechanicsPhysical systemAlgebra over a fieldTheoretical physicsStatistical physicsMathematicsPure mathematicsSqueezed coherent stateMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We summarize some crucial results from mathematical models that help us understand the relevance of gener-alized coherent states (GCS), a fundamental method used for the description of non-linear problems in physics. We mainly concentrate our review in the following models: ferromagnetism, nonlinear Schr¨odinger equation with external potential, nonlinear quantum oscillators, Bose - Einstein condensation (BEC) and the DNA quasi-spin model. Such models and some applications of the wide variety these involve are outlined. As variational trial states, the coherent states (CS) allow the estimation of the ground state energies and properties, yielding results which become exact in a number of nonlinear differential equations for dynamical variable of each model. Mainly we concentrate our review on two types of coherent states, The first one are based on the Heisenberg - Weyl group where it is applied the bosonization effect. The second one is based on the SU(2)/U(1) Lie group. For this case when the Hamiltonian and all physical operators are constructed by the elements of a Lie algebra, the generalized coherent states approach is directly applied without bozonization.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,275 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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