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Enregistrement W4411577046 · doi:10.1063/5.0270709

Extending the information-theoretic approach from the (one) electron density to the pair density

2025· article· en· W4411577046 sur OpenAlexafffund
Yilin Zhao, Dongbo Zhao, Chunying Rong, Shubin Liu, Paul W. Ayers

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésStatistical physicsMutual informationInformation theoryElectronEntropy (arrow of time)Electron densityJoint entropyFisher informationDensity functional theoryElectron pairInformation diagramConditional mutual informationPhysicsComputer scienceMathematicsPrinciple of maximum entropyQuantum mechanicsBinary entropy functionMaximum entropy thermodynamicsArtificial intelligenceStatisticsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the framework of chemical reactivity theory, information-theoretic descriptors have predominantly focused on global and local measures, while nonlocal descriptors beyond Shannon entropy remain largely unexplored. By extending the information carrier from the one-electron density to the two-electron distribution function (pair density), this work introduces information-theoretic descriptors rooted in both one-electron and pair densities. This broadens the scope of the information-theoretic approach (ITA) and introduces new types of ITA descriptors, notably the joint, conditional, and mutual ITA quantities. To elucidate the interaction between electron correlation and localization, we compute and analyze a suite of ITA descriptors for one-electron and pair electrons, including the Shannon entropy, Fisher information, and Rényi entropy, for neutral atoms ranging from helium (He) to argon (Ar). The results demonstrate how the pair-density ITA enhances the interpretation of electronic correlations and its connection to spatial localization.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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