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Enregistrement W4282943963 · doi:10.1021/acs.jpca.2c02219

On the Importance of Well-Defined Thermal Correlation Functions in Simulating Vibronic Spectra

2022· article· en· W4282943963 sur OpenAlexaff
Rami Gherib, Scott N. Genin, Ilya G. Ryabinkin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensOTI Lumionics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropagatorSpectral lineClassification of discontinuitiesCorrelation function (quantum field theory)Function (biology)PhysicsChemistryMathematicsQuantum mechanicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two difficulties associated with the computations of thermal vibrational correlation functions are discussed. The first one is the lack of a well-behaved expression that is valid at both high-temperature and T → 0 K limits. Specifically, if the partition function and the propagator are considered separately, then thermal vibrational correlation functions may have an indeterminate form 0/0 in the limit T → 0 K. This difficulty is resolved when the partition function and the propagator are jointly considered in the harmonic approximation, which allows a problematic term that emanates from the zero-point energy to be canceled out, thereby producing a thermal correlation function with a determinate form in the T → 0 K limit. The second difficulty is related to the multivaluedness of the vibrational correlation function. We show numerically that an improper selection of branch leads to discontinuities in the computed correlation function and incorrect vibronic spectra. We propose a phase tracking procedure that ensures continuity of both real and imaginary parts of the correlation function to recover the correct spectra. We support our findings by simulating the UV–vis absorption spectra of pentacene at 4 K and benzene at 298 K. Both are found to be in good agreement with their experimental counterparts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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