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Enregistrement W4390581539 · doi:10.1080/00268976.2023.2299250

Simple and accurate expressions for radial distribution functions of hard disk and hard sphere fluids

2024· article· en· W4390581539 sur OpenAlexaff
Hongqin Liu

Notice bibliographique

RevueMolecular Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensShared Services Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadial distribution functionCompressibilityPerturbation theory (quantum mechanics)RDFHard spheresStatistical physicsRDF SchemaPerturbation (astronomy)PhysicsThermodynamicsMolecular dynamicsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytical expressions for radial distribution function (RDF) are of critical importance for various applications, such as development of the perturbation theories. Theoretically, RDF expressions for odd-dimensional fluids can be obtained by solving the Percus-Yevick integral equations. But for even-dimensional cases, such as the hard disk (2D) fluid, analytical expressions are infeasible. The only 2D RDF is a heuristic expression which provides acceptable estimations for an intermediate and low density range. In this work, we employ a simple and empirical expression for the 2D RDF and the 3D RDF based on an approach proposed for the 3D RDF. The parameters are determined in such a way that the final RDF expressions are thermodynamically consistent, namely the pressure and the isothermal compressibility constraints are both satisfied. The new RDFs for the 2D and 3D hard spheres are highly accurate for the entire density range up to the first-order phase transition points. The predictions of the first coordination numbers are consistent with simulation results for the 3D fluid. Finally, by using the 2D RDF with a primitive second-order perturbation theory, the pressure-volume-temperature relation and vapor-liquid equilibrium are calculated for the 2D Lennard-Jones fluid. Comparisons with the simulation data show promising results.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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