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Enregistrement W3135446226

Operator evolution for ab initio theory of light nuclei

2014· article· en· W3135446226 sur OpenAlexaff
Micah D. Schuster, Sofia Quaglioni, Calvin W. Johnson, Eric Jurgenson, P. Navrátil

Notice bibliographique

RevueAPS Division of Nuclear Physics Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHamiltonian (control theory)Harmonic oscillatorUnitary transformationEigenvalues and eigenvectorsPhysicsRenormalizationOperator (biology)Mathematical physicsQuantum mechanicsMathematicsChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past two decades have seen a revolution in ab initio calculations of nuclear properties. One key element has been the development of a rigorous effective interaction theory, applying unitary transformations to soften the nuclear Hamiltonian and hence accelerate the convergence as a function of the model space size. For consistency, however, one ought to apply the same transformation to other operators when calculating transitions and mean values from the eigenstates of the renormalized Hamiltonian. Working in a translationally invariant harmonic oscillator basis for the two- and three-nucleon systems, we evolve the Hamiltonian, square radius, and total dipole strength operators by the similarity renormalization group (SRG). The inclusion of up to three-body matrix elements in the ${}^{4}$He nucleus all but completely restores the invariance of the expectation values under the transformation. We also consider a Gaussian operator with adjustable range; short ranges have the largest absolute renormalization when including two- and three-body induced terms, while at long ranges the induced three-body contribution takes on increased relative importance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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