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Enregistrement W4404941838 · doi:10.1103/physrevx.14.041054

Time-Dependent Nuclear Energy-Density Functional Theory Toolkit for Neutron Star Crust: Dynamics of a Nucleus in a Neutron Superfluid

2024· article· en· W4404941838 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Pęcak, Agata Zdanowicz, N. Chamel, Piotr Magierski, Gabriel Wlazłowski

Notice bibliographique

RevuePhysical Review X · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Supercomputing Centre SingaporeCentro Svizzero di Calcolo ScientificoFonds De La Recherche Scientifique - FNRSInfrastruktura PL-GridCSC – IT Center for ScienceChina Scholarship CouncilNarodowe Centrum NaukiPartnership for Advanced Computing in Europe AISBL
Mots-clésNeutron starSuperfluidityPhysicsNeutronDynamics (music)Energy (signal processing)NucleusNuclear physicsStatistical physicsAstrophysicsQuantum mechanicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new numerical tool designed to probe the dense layers of neutron star crusts. It is based on the time-dependent Hartree-Fock-Bogoliubov theory with generalized Skyrme nuclear energy-density functionals of the Brussels-Montreal family. We use it to study the time evolution of a nucleus accelerating through superfluid neutron medium in the inner crust of a neutron star. We extract an effective mass in the low velocity limit. We observe a threshold velocity and specify mechanisms of dissipation: phonon emission, Cooper pairs breaking, and vortex rings creation. These microscopic effects are of key importance for understanding various neutron star phenomena. Moreover, the mechanisms we describe are general and apply also to other fermionic superfluids interacting with obstacles like liquid helium or ultracold gases. Published by the American Physical Society 2024

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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