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Enregistrement W2979464434 · doi:10.1103/physreve.100.042109

Occupancy correlations in the asymmetric simple inclusion process

2019· article· en· W2979464434 sur OpenAlexfundno aff
Ofek Lauber Bonomo, Shlomi Reuveni

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationTel Aviv University
Mots-clésOccupancyAsymmetric simple exclusion processStatistical physicsSimple (philosophy)Computer scienceMonte Carlo methodLattice (music)Process (computing)Applied mathematicsCovarianceTandemMathematicsStatisticsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The asymmetric simple inclusion process (ASIP)-a lattice-gas model for unidirectional transport with irreversible aggregation-has been proposed as an inclusion counterpart of the asymmetric simple exclusion process and as a batch service counterpart of the tandem Jackson network. To date, the analytical tractability of the model has been limited: while the average particle density in the model is easy to compute, very little is known about the joint occupancy distribution. To partially bridge this gap, we study occupancy correlations in the ASIP. We take an analytical approach to this problem and derive an exact formula for the covariance matrix of the steady-state occupancy vector. We verify the validity of this formula numerically in small ASIP systems, where Monte Carlo simulations can provide reliable estimates for correlations in reasonable time, and further use it to draw a comprehensive picture of spatial occupancy correlations in ASIP systems of arbitrary size.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,375 · 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'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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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