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Enregistrement W4200372424 · doi:10.1139/cjp-2021-0315

A phenomenological approach to anomalous transport in complex or disordered media

2021· article· en· W4200372424 sur OpenAlexvenueno aff
Uğur Sağlam, Deniz Değer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaster equationPhysicsFokker–Planck equationAnomalous diffusionLaplace transformStatistical physicsLangevin equationBoundary value problemFourier transformStochastic differential equationConductivityDifferential equationMathematical analysisQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aim to derive a phenomenological approach to link the theories of anomalous transport governed by fractional calculus and stochastic theory with the conductivity behavior governed by the semi-empirical conductivity formalism involving Debye, Cole–Cole, Cole–Davidson, and Havriliak–Negami type conductivity equations. We want to determine the anomalous transport processes in the amorphous semiconductors and insulators by developing a theoretical approach over some mathematical instruments and methods. In this paper, we obtain an analytical expression for the average behavior of conductivity in complex or disordered media via the fractional-stochastic differential equation, the Fourier–Laplace transform, some natural boundary initial conditions, and familiar physical relations. We start with the stochastic equation of motion called the Langevin equation, develop its equivalent master equation called the Klein–Kramers or Fokker–Planck equation, and consider the time-fractional generalization of the master equation. Once we derive the fractional master equation, we then determine the expressions for the mean value of the variables or observables through some calculations and conditions. Finally, we use these expressions in the current density relation to obtain the average conductivity behavior.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,983

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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