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Enregistrement W4410914523 · doi:10.1038/s41524-025-01648-9

Quantitative prediction of optical static refractive index in complex oxides

2025· article· en· W4410914523 sur OpenAlexaff
Lan Yang, Xiao Zhou, Xiaowu Ni, Li Huang, Lianduan Zeng, Zhongyang Wang, Jun Song, Tongxiang Fan

Notice bibliographique

Revuenpj Computational Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityShanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRefractive indexIndex (typography)Materials scienceOpticsComputer scienceOptoelectronicsPhysicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optical static refractive index, a critical intrinsic property of materials, plays a vital role in advanced optoelectronic applications. Accurate prediction of this index is essential for the efficient design and optimization of materials with tailored optical properties. Here, we present a robust predictive model that accurately forecasts the optical static refractive indices of complex oxides across diverse crystal structures and compositions. By leveraging chemical bond theory, our model elucidates the influence of intrinsic physical properties, including chemical bonds and d-electron bands, on the refractive index. Through rigorous analysis of 41 complex oxide systems and 5 doped systems, we demonstrate that our predictions align closely with experimental data, showcasing the model’s high accuracy and broad applicability. This work not only accelerates the development of novel materials and spectral design but also provides profound physical insights for optimizing and customizing optical 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 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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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