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Enregistrement W2886514254 · doi:10.1051/epjconf/201818202044

Exploring finite-size effects in strongly correlated systems

2018· article· en· W2886514254 sur OpenAlexafffund
Mateusz Buraczynski, William G. Dawkins, Nawar Ismail, Alexandros Gezerlis

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceNational Energy Research Scientific Computing Center
Mots-clésThermodynamic limitStatistical physicsPhysicsLimit (mathematics)Quantum Monte CarloAb initioMonte Carlo methodGround stateWork (physics)QuantumTheoretical physicsQuantum mechanicsMathematicsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complexities greatly limit any study of strongly correlated systems to a small number of particles. Thus, any attempt at understanding infinite systems such as those arising from neutron matter (NM) must consider finite-size (FS) effects at play when below the thermodynamic limit (TL). In these conference proceedings we provide some examples of FS effects at work and discuss our prescription for extrapolating the physics of extended systems. We present our methodology and calculations performed for an assortment of strongly correlated (SC) systems. Ab initio, non-perturbative Quantum Monte Carlo (QMC) methods can be employed to accurately compute ground-state energies and finite-temperature properties. We apply these to periodically modulated NM and use our results to constrain phenomenological theories of nuclei and study the static response of NM.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,462

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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