Procedure for Obtaining the Analytical Distribution Function of Relaxation Times for the Analysis of Impedance Spectra Using the Fox <i>H</i>-Function
Notice bibliographique
Résumé
The interpretation of electrochemical impedance spectroscopy data by fitting them to equivalent circuit models has been a standard method of analysis in electrochemistry. However, the inversion of the data from the frequency domain to a distribution function of relaxation times (DFRT) has gained considerable attention for impedance data analysis as it can reveal more detailed information about the underlying electrochemical processes without requiring a priori knowledge. The primary purpose of this paper is to provide a general and practical procedure for obtaining analytically the DFRT from an impedance model, assuming an elemental Debye relaxation model as the kernel. The obtained distributions, together with the usual practice of equivalent circuit modeling, can be used for the analysis of frequency-domain data, while serving as the benchmark for the existing numerical schemes. The procedure consists of first representing the impedance function in terms of the Fox H -function, which possesses many useful properties particularly that its Laplace transform is again an H -function. From there, the DFRT is obtained by two successive iterations of inverse Laplace transforms. In the passage, one can easily obtain an expression for the response function to a step excitation. The procedure is tested and verified on some known impedance models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».