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Enregistrement W4405848613 · doi:10.5539/jmsr.v13n2p32

Monte Carlo Simulations of the Spin-3/2 Ashkin-Teller Model in the Presence of Two Competing Dynamics

2024· article· en· W4405848613 sur OpenAlexvenueno aff
S. I. V. Hontinfinde, Mahouto Fini Gbede, Victor Arséne Kpadonou, F. Hontinfinde

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlauberIsing modelMonte Carlo methodAntiferromagnetismSpin modelCondensed matter physicsPhysicsSuperposition principleStatistical physicsFerromagnetismPhase diagramSquare latticeLangevin dynamicsCoupling constantPhase (matter)Quantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies, by means of Monte Carlo simulations, an open ferromagnetic spin-3/2 Ashkin-Teller model defined on a square lattice. This model can be viewed as the superposition of two Ising models which are coupled by a four-spin interaction strength K4while in each Ising model, the nearest-neighbor interaction constant is K2. The model is here submitted to two stochastic dynamics that consist of two processes; the first one is the Glauber dynamics which simulates the contact of the system with a heat bath at temperature T and the second one is the Kawasaki dynamics which simulates the continuous energy flux into the system from an external source. The Glauber single-spin flip process happens with the probability p while the Kawasaki spin-exchange process between neighboring sites occurs with the probability q = 1− p. The temperature-dependence of the system magnetizations for fixed coupling constants and lattice anisotropy has been thoroughly investigated. Several thermodynamic phases and phase transitions have been obtained as well as multicritical points. When the Kawasaki dynamics becomes dominant, self-organized antiferromagnetic phases are generated. Several phase diagrams have been devised to illustrate model thermodynamic properties.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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