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Enregistrement W3137418839 · doi:10.1103/physrevlett.127.190603

Universal Bounds on Fluctuations in Continuous Thermal Machines

2021· preprint· en· W3137418839 sur OpenAlexafffund
Sushant Saryal, Matthew Gerry, Ilia Khait, Dvira Segal, Bijay Kumar Agarwalla

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaUniversity of TorontoShastri Indo-Canadian Institute
Mots-clésCarnot cycleUpper and lower boundsHeat engineBounded functionHeat currentSteady state (chemistry)Limit (mathematics)PhysicsThermal fluctuationsThermalMathematicsStatistical physicsMechanicsThermodynamicsChemistryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study bounds on ratios of fluctuations in steady-state time-reversal energy conversion devices. In the linear response regime, we prove that the relative fluctuations (precision) of the output current (power) is always lower bounded by the relative fluctuations of the input current (heat current absorbed from the hot bath). As a consequence, the ratio between the fluctuations of the output and input currents are bounded both from above and below, where the lower (upper) bound is determined by the square of the averaged efficiency (square of the Carnot efficiency) of the engine. The saturation of the lower bound is achieved in the tight-coupling limit when the determinant of the Onsager response matrix vanishes. Our analysis can be applied to different operational regimes, including engines, refrigerators, and heat pumps. We illustrate our findings in two types of continuous engines: two-terminal coherent thermoelectric junctions and three-terminal quantum absorption refrigerators. Numerical simulations in the far-from-equilibrium regime suggest that these bounds apply more broadly, beyond linear response.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,278 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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