State variables for glasses: The case of amorphous ice
Notice bibliographique
Résumé
Glasses are out-of-equilibrium systems whose state cannot be uniquely defined by the usual set of equilibrium state variables. Here, we seek to identify an expanded set of variables that uniquely define the state of a glass. The potential energy landscape (PEL) formalism is a useful approach within statistical mechanics to describe supercooled liquids and glasses. We use the PEL formalism and computer simulations to study the transformations between low-density amorphous ice (LDA) and high-density amorphous ice (HDA). We employ the ST2 water model, which exhibits an abrupt first-order-like phase transition from LDA to HDA, similar to that observed in experiments. We prepare a number of distinct samples of both LDA and HDA that have completely different preparation histories. We then study the evolution of these LDA and HDA samples during compression and decompression at temperatures sufficiently low that annealing is absent and also during heating. We find that the evolution of each glass sample, during compression/decompression or heating, is uniquely determined by six macroscopic properties of the initial glass sample. These six quantities consist of three conventional thermodynamic state variables, the number of molecules N, the system volume V, and the temperature T, as well as three properties of the PEL, the inherent structure (IS) energy EIS, the IS pressure PIS, and the average curvature of the PEL at the IS SIS. In other words, (N,V,T,EIS,PIS,SIS) are state variables that define the glass state in the case of amorphous ice. An interpretation of our results in terms of the PEL formalism is provided. Since the behavior of water in the glassy state is more complex than for most substances, our results suggest that these six state variables may be applicable to amorphous solids in general and that there may be situations in which fewer than six variables would be sufficient to define the state of a glass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».