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Enregistrement W3202585547 · doi:10.1080/00268976.2021.1980832

Normal ordered exponential approach to thermal properties and time-correlation functions: general theory and simple examples

2021· article· en· W3202585547 sur OpenAlexafffund
Marcel Nooijen, Songhao Bao

Notice bibliographique

RevueMolecular Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSimple (philosophy)Exponential functionStatistical physicsCorrelationThermalMathematicsApplied mathematicsPhysicsThermodynamicsMathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A normal ordered exponential parametrisation is used to obtain equations for thermal one-and two-particle reduced density matrices, as well as free energies, partition functions and entropy for both Fermionic (electronic) and Bosonic (vibrational) Hamiltonians. A first principles derivation of the equations, relying only on a simple Wick's theorem and starting from the differential equation dD^dβ=−(H^−μN^)D^, is presented that yields a differential equation for the amplitudes representing density cumulants, as well as the grand potential. In contrast to other approaches reported in the literature, the theory does not use the interaction picture and an integral formulation as a starting point but rather requires a propagation of the resulting differential equation for the amplitudes in the Schrödinger representation. While the theory is applicable to general classes of many-body problems in principle, here, the theory is illustrated using simple model systems. As an application of the related time-dependent formulation numerically exact time-autocorrelation functions and absorption spectra are obtained for harmonic Franck–Condon problems. These examples illustrate the basic soundness of the scheme and are used for pedagogical purposes. Other approaches in the literature are only discussed briefly and no detailed comparative discussion is attempted.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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