Nonequilibrium phase transitions and pattern formation as consequences of second-order thermodynamic induction
Notice bibliographique
Résumé
Development of thermodynamic induction up to second order gives a dynamical bifurcation for thermodynamic variables and allows for the prediction and detailed explanation of nonequilibrium phase transitions with associated spontaneous symmetry breaking. By taking into account nonequilibrium fluctuations, long-range order is analyzed for possible pattern formation. Consolidation of results up to second order produces thermodynamic potentials that are maximized by stationary states of the system of interest. These potentials differ from the traditional thermodynamic potentials. In particular a generalized entropy is formulated for the system of interest which becomes the traditional entropy when thermodynamic equilibrium is restored. This generalized entropy is maximized by stationary states under nonequilibrium conditions where the standard entropy for the system of interest is not maximized. These nonequilibrium concepts are incorporated into traditional thermodynamics, such as a revised thermodynamic identity and a revised canonical distribution. Detailed analysis shows that the second law of thermodynamics is never violated even during any pattern formation, thus solving the entropic-coupling problem. Examples discussed include pattern formation during phase front propagation under nonequilibrium conditions and the formation of Turing patterns. The predictions of second-order thermodynamic induction are consistent with both observational data in the literature as well as the modeling of this data.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».