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Enregistrement W2614400206

Particle dynamics in a virtual harmonic potential

2012· article· en· W2614400206 sur OpenAlexaff
Momčilo Gavrilov, Yonggun Jun, John Bechhoefer

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Physical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
Thématiquestochastic dynamics and bifurcation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrownian motionPosition (finance)Particle (ecology)PhysicsSimple harmonic motionDynamics (music)HarmonicStatistical physicsRelaxation (psychology)Feedback loopClassical mechanicsComputer scienceAcousticsQuantum mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feedback traps can create arbitrary virtual potentials for exploring the dynamics of small Brownian particles. In a feedback trap, the particle position is measured periodically and, after each measurement, one applies the force that would be produced by the gradient of the \virtual potential, at the particle location. Virtual potentials dier from real ones in that the feedback loop introduces dynamical eects not present in ordinary potentials. These dynamical eects are caused by small time scales associated with the feedback, including the delay between the measurement of a particle’s position and the feedback response, the feedback response that is applied for a nite update time, and the nite camera exposure from integrating motion. Here, we characterize the relevant experimental parameters and compare to theory the observed power spectra and variance for a particle in a virtual harmonic potential. We show that deviations from the dynamics expected of a continuous potential are measured by the ratio of these small time scales to the relaxation time scale of the virtual potential.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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