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Enregistrement W4407802824 · doi:10.1126/sciadv.adu1093

Exploring molecular superfluidity in hydrogen clusters

2025· article· en· W4407802824 sur OpenAlexaff
Hatsuki Otani, Susumu Kuma, Shinichi Miura, Majd Mustafa, J.C. Lee, Pavle Djuricanin, Takamasa Momose

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensTRIUMFUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperfluidityHydrogen moleculeHydrogenPhysicsComputational biologyChemical physicsBiologyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular hydrogen (H 2 ) has long been predicted to exhibit superfluidity—a state of zero viscosity—at extremely low temperatures. However, its existence remains under debate despite several experimental reports. In this study, we investigated the infrared transitions of methane embedded in clusters of parahydrogen molecules at 0.4 K using high-resolution helium nanodroplet spectroscopy. Our results revealed fully quantized rotational states of methane with minimal interference from surrounding H 2 molecules, enabling precise determination of the rotational constant for each hydrogen cluster. The cluster-size dependence of the determined rotational constant aligns with behavior predicted by path-integral Monte Carlo simulations, indicating that more than 60% of the hydrogen molecules in the clusters participate in quantum bosonic exchanges, a characteristic feature of superfluidity. This work provides strong experimental evidence for the existence of a superfluid phase of molecular hydrogen at 0.4 K, representing a major step forward in understanding quantum behaviors in molecular systems.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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