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Enregistrement W4318069811 · doi:10.1017/s174392132200117x

Multiparticle collision simulations of dense stellar systems and plasmas

2020· article· en· W4318069811 sur OpenAlexaff
Pierfrancesco Di Cintio, M. Pasquato, Luca Barbieri, H. Bufferand, L. Casetti, G. Ciraolo, U. N. di Carlo, Ph. Ghendrih, J. Gunn, S. Gupta, H. Kim, Stefano Lepri, R. Livi, A. Simon-Petit, Alessandro A. Trani, Suk-Jin Yoon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCollisionStatistical physicsRange (aeronautics)PlasmaComputationComputational physicsFokker–Planck equationMonte Carlo methodRelaxation (psychology)Particle (ecology)Series (stratigraphy)Classical mechanicsComputer scienceAlgorithmQuantum mechanicsAerospace engineeringPartial differential equationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We summarize a series of numerical experiments of collisional dynamics in dense stellar systems such as globular clusters (GCs) and in weakly collisional plasmas using a novel simulation technique, the so-calledMulti-particle collision (MPC) method, alternative to Fokker-Planck and Monte Carlo approaches. MPC is related to particle-mesh approaches for the computation of self consistent long-range fields, ensuring that simulation time scales with N log N in the number of particles, as opposed to N 2 for direct N -body. The collisional relaxation effects are modelled by computing particle interactions based on a collision operator approach that ensures rigorous conservation of energy and momenta and depends only on particles velocities and cell-based integrated quantities.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,175

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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