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Enregistrement W3011462764 · doi:10.1063/1.5142179

Dynamical self-consistent field theory captures multi-scale physics during spinodal decomposition in a symmetric binary homopolymer blend

2020· article· en· W3011462764 sur OpenAlexafffund
Douglas J. Grzetic, Robert A. Wickham

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSpinodal decompositionBinary numberSpinodalField theory (psychology)Scale (ratio)Statistical physicsPhysicsDecompositionField (mathematics)Mathematical physicsMathematicsQuantum mechanicsPhase (matter)ChemistryPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the spinodal decomposition in a symmetric, binary homopolymer blend using our recently developed dynamical self-consistent field theory. By taking the extremal solution of a dynamical functional integral, the theory reduces the interacting, multi-chain dynamics to a Smoluchowski equation describing the statistical dynamics of a single, unentangled chain in a self-consistent, time-dependent, mean force-field. We numerically solve this equation by evaluating averages over a large ensemble of replica chains, each one of which obeys single-chain Langevin dynamics, subject to the mean field. Following a quench from the disordered state, an early time spinodal instability in the blend composition develops, before even one Rouse time elapses. The dominant, unstable, growing wavelength is on the order of the coil size. The blend then enters a late-time, t, scaling regime with a growing domain size that follows the expected Lifshitz–Slyozov–Wagner t1/3 power law, a characteristic of a diffusion-driven coarsening process. These results provide a satisfying test of this new method, which correctly captures both the early and late time physics in the blend. Our simulation spans five orders-of-magnitude in time as the domains coarsen to 20 times the coil size, while remaining faithful to the dynamics of the microscopic chain model.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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