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Enregistrement W4389975198 · doi:10.54254/2753-8818/25/20240965

Transmission coefficient in double barrier quantum tunnelling effect

2023· article· en· W4389975198 sur OpenAlexaff
Zhongzheng Duan, Wenxi Luo, Xiaohan Xu

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectangular potential barrierQuantum tunnellingTransmission coefficientQuantumPhysicsClassical mechanicsParticle in a boxParticle (ecology)Quantum dissipationTransmission (telecommunications)Quantum potentialQuantum dynamicsQuantum mechanicsSchrödinger equationStatistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the turn of the twentieth century, the establishment of quantum theory propelled rapid advancements, particularly in the understanding of quantum tunnelling—a fundamental phenomenon in quantum mechanics crucial for various physical processes. The quantum phenomenon of particle passes through potential barriers is of great importance. In classical physics, when the energy of a particle is less than the height of a double barrier structure, it is impossible for it to pass through. However, quantum mechanics allows a particle to penetrate the barrier and emerge on the other side. This paper explores the quantum tunnelling effect, focusing on the single potential barrier model in one dimension and subsequently extending to the double potential barrier model. The Schrödinger equation provides the foundational framework for elucidating the motion of microscopic particles, emphasizing wave-particle duality inherent in quantum mechanics. The analysis of the single potential barrier model involves solving the Schrödinger equation in different regions, determining wave functions and coefficients through boundary conditions. The transmission coefficient is derived, representing the probability of a particle passing through a barrier. In the case of a “thick” barrier, an approximate form for transmission coefficient is provided, demonstrating the exponential decrease in transmission probability with increasing barrier thickness.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,257 · 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
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