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Enregistrement W4384010973 · doi:10.1017/9781009401968.007

Linear response theory

2023· book-chapter· en· W4384010973 sur OpenAlexaff
Joseph I. Kapusta, Charles Gale

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent (measure theory)Computer scienceAction (physics)MathematicsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear response theorySuppose that a solid is hit with a hammer.Sound waves will propagate outwards from the point of contact.How is the frequency of the sound wave related to its wave number?How does a light wave propagate through plasma?What happens when a charge impurity is embedded in an electrically neutral medium?Is it screened, and if so how is that screening described quantitatively?If a medium is disturbed by a small amount one might expect its response also to be small.The quantitative formalism for dealing with small disturbances is called linear response theory.The beauty of the theory is that the response of the system can be expressed as a folding of the external source causing the disturbance with a response function that is computed using equilibrium correlation functions not dependent on the strength of the external source.Therefore, details of the internal dynamics of the thermodynamic system can be studied using weak external probes.Other areas of science where linear response theory has proven to be extremely useful are quite extensive, and include x-ray scattering from crystals and molecules, electron scattering from protons and nuclei, and sound waves generated by earthquakes propagating through the earth's interior. Linear response to an external fieldSuppose we apply some external field to our system, which is initially in equilibrium.The goal of linear response theory is to calculate the change in the ensemble average value of any operator Y (x, t) caused by the external field, to first order in that external field.Let

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1260,037

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,111 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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