Data for the manuscript entitled 'New beyond-Voigt line-shape profile recommended for the HITRAN database'
Notice bibliographique
Résumé
Parameters associated with the collisional perturbation of spectral lines are essential for modeling the absorption of electromagnetic radiation in gas media. The HITRAN molecular spectroscopic database provides these parameters, although originally they were associated only with the Voigt profile parameterization. However, in the HITRAN2016 and HITRAN2020 editions, Voigt, speed-dependent Voigt and Hartmann-Tran (HT) profiles have been incorporated, thanks to the new relational structure of the database. The HT profile was introduced in HITRAN in 2016 as a recommended profile for the most accurate spectral interpretations and modeling. It was parameterized with a four-temperature-range temperature dependence. Since then, however, some features of the HT profile have been revealed that are problematic from a practical perspective. These are: the singular behavior of the temperature dependencies of the velocity-changing parameters when the shift parameter crosses zero and the difficulty in evaluating the former for mixtures. In this article, we summarize efforts to eliminate the above-mentioned problems that led us to recommend using the quadratic speed-dependent hard-collision (qSDHC) profile with double-power-law (DPL) temperature dependencies. We refer to this profile as a modified Hartmann-Tran (mHT) profile. The computational cost of evaluating it is the same as for the HT profile. We give a detailed description of the mHT profile (also including line mixing) and discuss the representation of its parameters, together with their DPL temperature parametrization adopted in the HITRAN database. We discuss an efficient algorithm for evaluating this profile and provide corresponding computer codes in several programming languages: Fortran, Python, MATLAB, Wolfram Mathematica, and LabVIEW. We also discuss the associated update of the HITRAN Application Programming Interface (HAPI).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».