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Enregistrement W2810779930 · doi:10.1209/0295-5075/122/40002

Relating quantum mechanics with hydrodynamic turbulence

2018· article· en· W2810779930 sur OpenAlexaff
Roumen Tsekov, Eyal Heifetz, Eliahu Cohen

Notice bibliographique

RevueEurophysics Letters (EPL) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulencePhysicsClassical mechanicsMechanicsStatistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter we attempt to trace back the origin of quantum uncertainty. We show that the Schrödinger equation can be mapped into the inviscid Favre-Reynolds turbulence equations of classical compressible fluids, albeit in zero temperature. Under this mapping the probability density function becomes the Reynolds time mean density of the fluid, the real and the imaginary parts of the momentum become the mean and turbulent root-mean-square velocities, respectively, where the latter obeys the first Fick law of diffusion and saturates the lower bound of the uncertainty principle. The mean pressure is proportional to the divergence of the turbulent mass flux and is the source for stochasticity. The roles of the pressure gradient force and the Reynolds stress tensor convergence, under this mapping, are illustrated in two well-known systems, namely, the 1 s orbital hydrogen atom and the 1D dynamic Gaussian wavepacket. Finally, we analyze within an independent part of the letter, a conjecture according to which this pressure results from vacuum fluctuations at the zero-point energy, mediated by random collisions of the particle with virtual photons. This suggests that the typical turbulent eddy is of the size of the Compton wavelength corresponding to a Reynolds averaging time scale which is twice the Zitterbewegung period. Moreover, according to this interpretation the quantized characteristics of the particle result from interactions with virtual photons.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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