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Enregistrement W4398174768 · doi:10.3389/frsfm.2024.1359128

Geometric modeling of phase ordering for the isotropic–smectic A phase transition

2024· article· en· W4398174768 sur OpenAlexafffund
David Uriel Zamora Cisneros, Ziheng Wang, Noémie‐Manuelle Dorval Courchesne, Matthew J. Harrington, Alejandro D. Rey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Soft Matter · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésIsotropyPhase (matter)Phase transitionMaterials scienceCondensed matter physicsTransition (genetics)Statistical physicsPhysicsOpticsChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Liquid crystal (LC) mesophases have an orientational and positional order that can be found in both synthetic and biological materials. These orders are maintained until some parameter, mainly the temperature or concentration, is changed, inducing a phase transition. Among these transitions, a special sequence of mesophases has been observed, in which priority is given to the direct smectic liquid crystal transition. The description of these transitions is carried out using the Landau–de Gennes (LdG) model, which correlates the free energy of the system with the orientational and positional order. Methodology This work explored the direct isotropic-to-smectic A transition studying the free energy landscape constructed with the LdG model and its relation to three curve families: (I) level-set curves, steepest descent, and critical points; (II) lines of curvature (LOC) and geodesics, which are directly connected to the principal curvatures; and (III) the Casorati curvature and shape coefficient that describe the local surface geometries resemblance (sphere, cylinder, and saddle). Results The experimental data on 12-cyanobiphenyl were used to study the three curve families. The presence of unstable nematic and metastable plastic crystal information was found to add information to the already developed smectic A phase diagram. The lines of curvature and geodesics were calculated and laid out on the energy landscape, which highlighted the energetic pathways connecting critical points. The Casorati curvature and shape coefficient were computed, and in addition to the previous family, they framed a geometric region that describes the phase transition zone. Conclusion and significance A direct link between the energy landscape’s topological geometry, phase transitions, and relevant critical points was established. The shape coefficient delineates a stability zone in which the phase transition develops. The methodology significantly reduces the impact of unknown parametric data. Symmetry breaking with two order parameters (OPs) may lead to novel phase transformation kinetics and droplets with partially ordered surface structures.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,546

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,303 · 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'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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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