Stochastic simulations for aggregating systems with non-constant reaction rates
Notice bibliographique
Résumé
<p> In this thesis, reactive multi-particle collision dynamics (RMPC) is used for the simulation of aggregation and aggregation-fragmentation systems. RMPC dynamics consists of collisions, reactions, and free streaming. Aggregation and fragmentation is modelled using a reactive mechanism. An infinite system of ODEs called the Smoluchowski differential equations has been used for comparison in the well mixed case. The exact solution for the infinite system is also compared with a finite system RK4 solution that is more appropriate for finite system RMPC simulations. The maximum cluster size is taken to be five, and the domain for stochastic simulations is cubic with periodic boundary conditions. Constant, additive, and multiplicative rates are discussed, and the affects of variations in aggregation and break-up rates are observed. Non-zero, monomer-only initial conditions are used, and the solution for aggregation is obtained with a monomer only initial-concentration equal to 1, as well as b, where b is a constant. The solution for aggregation and break-up is calculated using a monomer-only initial concentration equal to b. The RMPC simulations showed that the RMPC results had a good agreement with the finite-system RK4 solution specially for smaller particle sizes. There was stochastic noise in the RMPC results for all cases that became more pronounced with increase in break-up rate. The novelty of this work consists of RMPC simulation results for additive and multiplicative rates, which has not been simulated using RMPC before. For the system size considered in this work, stochastic effects can be further extended for larger cluster sizes, and to analyse different choices for aggregation and break-up rates. </p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».