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Enregistrement W4386070171 · doi:10.1103/physrevb.108.l081119

Particle current statistics in driven mesoscale conductors

2023· article· en· W4386070171 sur OpenAlexafffund
Marlon Brenes, Giacomo Guarnieri, Archak Purkayastha, Jens Eisert, Dvira Segal, Gabriel T. Landi

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHorizon 2020H2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsUniversity of TorontoCanada Foundation for InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionDanmarks GrundforskningsfondGovernment of OntarioFoundational Questions Institute
Mots-clésMesoscopic physicsStatistical physicsPhysicsMaster equationNon-equilibrium thermodynamicsQuadratic equationMesoscale meteorologyCharge (physics)Noise (video)QuantumQuantum mechanicsComputer scienceMathematicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a highly scalable method to compute the statistics of charge transfer in driven conductors. The framework can be applied in situations of nonzero temperature, strong coupling to terminals, and in the presence of nonperiodic light-matter interactions, away from equilibrium. The approach combines the so-called mesoscopic leads formalism with full counting statistics. It results in a generalized quantum master equation that dictates the dynamics of current fluctuations and higher order moments of the probability distribution function of charge exchange. For generic time-dependent quadratic Hamiltonians, we provide closed-form expressions for computing noise in the nonperturbative regime of the parameters of the system, reservoir, or system-reservoir interactions. Having access to the full dynamics of the current and its noise, the method allows us to compute the variance of charge transfer over time in nonequilibrium configurations. The dynamics reveal that in driven systems, the average noise should be defined operationally with care over which period of time is covered.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,383 · 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.

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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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