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Enregistrement W4210841662 · doi:10.15407/ujpe56.8.845

Critical Phenomena and Phase Transitions in Large Lattices within Monte-Carlo Based Non-perturbative Approaches

2022· article· en· W4210841662 sur OpenAlexaff
J. Kaupužs, J. Rimšāns, Roderick Melnik

Notice bibliographique

RevueUkrainian Journal of Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical exponentStatistical physicsScalingIsing modelPhysicsMonte Carlo methodExponentGravitational singularityRenormalization groupQuantum Monte CarloCritical phenomenaFeynman diagramPhase transitionMathematical physicsQuantum mechanicsMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical phenomena and Goldstone mode effects in spin models with the O(n) rotational symmetry are considered. Starting with Goldstone mode singularities in the XY and O(4) models, we briefly review various theoretical concepts, as well as state-of-the-art Monte Carlo simulation results. They support recent results of the GFD (grouping of Feynman diagrams) theory, stating that these singularities are described by certain nontrivial exponents, which differ from those predicted earlier by perturbative treatments. Furthermore, we present the recent Monte Carlo simulation results of the three-dimensional Ising model for lattices with linear sizes up to L = 1536, which are very large as compared to L ≤ 128 usually used in the finite-size scaling analysis. These results are obtained, using a parallel OpenMP implementation of the Wolff single-cluster algorithm. The finite-size scaling analysis of the critical exponent η, assuming the usually accepted correction-to-scaling exponent ω ≈ 0.8, shows that η is likely to be somewhat larger than the value 0.0335 ± 0.0025 of the perturbative renormalization group (RG) theory. Moreover, we have found that the actual data can be well described by different critical exponents: η = ω =1/8 and ν = 2/3, found within the GFD theory.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,546

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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