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Enregistrement W4379538686 · doi:10.48550/arxiv.2306.01960

ASTRA: a Transition-Density-Matrix Approach to Molecular Ionization

2023· preprint· en· W4379538686 sur OpenAlexfundno aff
J M Randazzo, Carlos Marante, S. Chattopadhyay, Barry I. Schneider, Jeppe Olsen, Luca Argenti

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Research Scientific Computing CenterCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlU.S. Department of Energy
Mots-clésPhotoionizationAtomic physicsASTRAIonizationIonic bondingAtomic orbitalIonChemistryPhysicsQuantum mechanicsElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe \ASTRA{} (AttoSecond TRAnsitions), a new close-coupling approach to molecular ionization that uses many-body transition density matrices between ionic states with arbitrary spin and symmetry, in combination with hybrid integrals between Gaussian and numerical orbitals, to efficiently evaluate photoionization observables. Within the transition-density-matrix approach, the evaluation of inter-channel coupling is exact and does not depend on the size of the configuration-interaction space of the ions. Thanks to these two crucial features, \ASTRA{} opens the way to studying highly correlated and comparatively large targets at a manageable computational cost. Here, \ASTRA{} is used to predict the parameters of bound and autoionizing states of the boron atom and of the N$_2$ molecule, as well as the total photoionization cross section of boron, N$_2$, and formaldehyde, H$_2$CO. Our results are in excellent agreement with theoretical and experimental values from the literature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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