MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2402109970 · doi:10.1103/physrevb.93.205147

Precise effective masses from density functional perturbation theory

2016· article· en· W2402109970 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Laflamme Janssen, Yannick Gillet, Samuel Poncé, Alexandre Martin, Marc Torrent, Xavier Gonze

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésPseudopotentialDensity functional theoryEffective mass (spring–mass system)Degenerate energy levelsMaxima and minimaPhysicsHessian matrixStatistical physicsApplied mathematicsComputer scienceComputational physicsQuantum mechanicsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective mass calculations are currently based on finite-difference estimations of electronic band curvature (or Hessians). This requires an extra convergence study that can easily reach problematic levels if not carefully monitored. While these issues could be considered hindrances in traditional first-principles calculations, they become more fundamental limitations within the quickly expanding field of high-throughput material design. To eliminate these issues, a new method is developed based on density functional perturbation theory (DFPT) that directly computes the Hessian of DFT bands. The new method includes a generalized k.p formalism within which it is possible to define effective masses at degenerate band extrema. The result is a simulation method of effective masses that is general, robust, and simple to use, which should open new routes in high-throughput material design.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical review. B./Physical review. BMême sujetQuantum and electron transport phenomenaTravaux en français237 207