MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2607479560 · doi:10.3390/atoms5020016

Multiconfiguration Dirac-Hartree-Fock Calculations with Spectroscopic Accuracy: Applications to Astrophysics

2017· article· en· W2607479560 sur OpenAlexaff
Per Jönsson, Gediminas Gaigalas, Pavel Rynkun, Laima Radžiūtė, J. Ekman, Stefan Gustafsson, H. Hartman, Kai Wang, Michel Godefroid, Charlotte Froese Fischer, I. P. Grant, Tomas Brage, G. Del Zanna

Notice bibliographique

RevueAtoms · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilVetenskapsrådetFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésPhysicsHartree–Fock methodComputational physicsDirac (video compression format)AstrophysicsAtomic physicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomic data, such as wavelengths, spectroscopic labels, broadening parameters and transition rates, are necessary for many applications, especially in plasma diagnostics, and for interpreting the spectra of distant astrophysical objects. The experiment with its limited resources is unlikely to ever be able to provide a complete dataset on any atomic system. Instead, the bulk of the data must be calculated. Based on fundamental principles and well-justified approximations, theoretical atomic physics derives and implements algorithms and computational procedures that yield the desired data. We review progress and recent developments in fully-relativistic multiconfiguration Dirac–Hartree–Fock methods and show how large-scale calculations can give transition energies of spectroscopic accuracy, i.e., with an accuracy comparable to the one obtained from observations, as well as transition rates with estimated uncertainties of a few percent for a broad range of ions. Finally, we discuss further developments and challenges.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtomsMême sujetAtomic and Molecular PhysicsTravaux en français237 207