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Enregistrement W4295949834 · doi:10.1063/5.0094653

Properties of the density functional response kernels and its implications on chemistry

2022· article· en· W4295949834 sur OpenAlexaff
Stijn Fias, Paul W. Ayers, Frank De Proft, Paul Geerlings

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie Actions
Mots-clésEigenfunctionEigenvalues and eigenvectorsDiagonalMathematicsDissociation (chemistry)Kernel (algebra)Canonical formDensity functional theoryComputational chemistryStatistical physicsPure mathematicsChemistryPhysicsQuantum mechanicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview of mathematical properties of the non-local second order derivatives of the canonical, grand canonical, isomorphic, and grand isomorphic ensembles is given. The significance of their positive or negative semidefiniteness and the implications of these properties for atoms and molecules are discussed. Based on this property, many other interesting properties can be derived, such as the expansion in eigenfunctions, bounds on the diagonal and off-diagonal elements, and the eigenvalues of these kernels. We also prove Kato's theorem for the softness kernel and linear response and the dissociation limit of the linear responses as the sum of the linear responses of the individual fragments when dissociating a system into two non-interacting molecular fragments. Finally, strategies for the practical calculation of these kernels, their eigenfunctions, and their eigenvalues are discussed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,243

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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