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Enregistrement W4393144812 · doi:10.1103/physrevb.109.125143

Symbolic determinant construction of perturbative expansions

2024· article· en· W4393144812 sur OpenAlexafffund
I. A. Assi, J. P. F. LeBlanc

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum chaos and dynamical systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsTheoretical physicsMathematical physicsNon-perturbativeQuantum electrodynamicsClassical mechanicsStatistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a symbolic algorithm for the fully analytic treatment of perturbative expansions of Hamiltonians with general two-body interactions. The method merges well-known analytics with the recently developed symbolic integration tool, algorithmic Matsubara integration, that allows for the evaluation of the imaginary frequency/time integrals. By symbolically constructing Wick contractions at each order of the perturbative expansion we order by order construct the fully analytic solution of the Green's function and self-energy expansions. A key component of this process is the assignment of momentum/frequency conserving labels for each contraction that motivates us to present a fully symbolic Fourier transform procedure which accomplishes this feat. These solutions can be applied to a broad class of quantum chemistry problems and are valid at arbitrary temperatures and on both the real- and Matsubara-frequency axis. To demonstrate the utility of this approach, we present results for simple molecular systems as well as model lattice Hamiltonians. We highlight the case of molecular problems where our results at each order are numerically exact with no stochastic uncertainty.

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)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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