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Enregistrement W2973171676 · doi:10.1063/1.5128076

Benchmarking semiclassical and perturbative methods for real-time simulations of cavity-bound emission and interference

2019· article· en· W2973171676 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStrong Light-Matter Interactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFP7 Ideas: European Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSemiclassical physicsInterference (communication)Coupling (piping)Benchmark (surveying)QuantumSurface hoppingSelection (genetic algorithm)Non-perturbative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We benchmark a selection of semiclassical and perturbative dynamics techniques by investigating the correlated evolution of a cavity-bound atomic system to assess their applicability to study problems involving strong light-matter interactions in quantum cavities. The model system of interest features spontaneous emission, interference, and strong coupling behavior and necessitates the consideration of vacuum fluctuations and correlated light-matter dynamics. We compare a selection of approximate dynamics approaches including fewest switches surface hopping (FSSH), multitrajectory Ehrenfest dynamics, linearized semiclassical dynamics, and partially linearized semiclassical dynamics. Furthermore, investigating self-consistent perturbative methods, we apply the Bogoliubov-Born-Green-Kirkwood-Yvon hierarchy in the second Born approximation. With the exception of fewest switches surface hopping, all methods provide a reasonable level of accuracy for the correlated light-matter dynamics, with most methods lacking the capacity to fully capture interference effects.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,254

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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