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Enregistrement W3172505744 · doi:10.1142/9789814271783_0050

Electron Correlation Functions in Liquids from Scattering Data

2009· book-chapter· en· W3172505744 sur OpenAlexaff
P. A. Egelstaff, N. H. March, N C McGill

Notice bibliographique

RevueWorld Scientific series in 20th century physics · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrelationScatteringElectron scatteringMaterials sciencePhysicsStatistical physicsMathematicsOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work on the theory of liquid metals has involved correlation functions for the ion–electron density and the electron–electron density. The experimental determination of these functions is discussed for a general homonuclear fluid. It is shown that the electronic correlation functions may be extracted, in principle, by combining X-ray, neutron, and electron scattering data, though the smallness of the differences between the normalized data makes this difficult to do at present. After reviewing the published scattering data, we conclude that the most useful procedure is to compare scattered intensities at a significant reference point, namely the principal maximum of the liquid structure factor. X-ray and neutron data are presented for liquified rare gases, molecular liquids, and liquid metals, and their averages considered. Systematic differences are found between these groups, which prompt the conclusion that electrons in molecular liquids are delocalized by chemical bonding, but that the conducti...

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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