Computer Simulation Techniques for Modelling Statics and Dynamics of Nanoscale Structures
Notice bibliographique
Résumé
This chapter describes computer simulation techniques that are used to model the statics and dynamics of nanoscale structures and their self-organized assemblies via their physical interactions. We describe some models which cannot be enabled without employing computer simulation but do not explicitly address models such as self-consistent field approaches or DLVO theory. The chapter is divided into four sections: introduction and background, atomic scale molecular dynamics, coarse-grained modelling and stochastic processes, and fluid flow. It is introduced via brief descriptions of protein folding and crystalline microscale structures in edible oils. A brief background to important aspects of statistical mechanics is followed by a description of atomic scale molecular dynamics. The spatial scale is then expanded and coarse-graining of atomic interactions is described. This leads into nanoscale systems and stochastic processes, and we describe the various applications of Monte Carlo techniques. The fourth section deals with fluid flow and we describe dissipative particle dynamics and, to a lesser extent, lattice-Boltzmann theory. In all sections we give steps to follow (recipes) in using these techniques. In addition, we give one or two examples of modelling and how computer simulation was used. Although our choices of methods and examples reflect our principal interests, we are not pushing for the use of one technique rather than another. We describe techniques which either continue to play fundamental roles in computer simulation of soft matter and fluids or are newer developments which have shown increased use in the last decade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».