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Enregistrement W54696906 · doi:10.1007/0-306-47015-2_14

Modelling Molecules in Intense Laser Fields - Numerical Methods for an IBM-SP2 Parallel Computer Environment

2005· book-chapter· en· W54696906 sur OpenAlexaff
André D. Bandrauk, Huizhong Lu

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercomputerFemtosecondPhysicsIBMComputationLaserElectromagnetismComputational scienceComputer scienceQuantum mechanicsAlgorithmParallel computingOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behaviour, control and manipulation of molecules exposed to ultrashort (femtosecond) intense (>10**14 W/cm2) is of current interest to the new femtosecond technology including ultrafast electronic and electromagnetic technologies. The theoretical modelling and simulation of the interaction of molecules with the new ultashort and intense laser pulses available today requires large scale computations as one is dealing with nonlinear nonperturbative phenomena coupling two fundamental partial differential equations, pdf, s, the hyperbolic Maxwell equations of electromagnetism and the quantum equations of Schroedinger and Dirac for the molecules. Most of our work in this area involving nonperturbative solutions of these equations which are of interest to modem photochemistry and photophysics has been performed on IBM-SP2, s with 16 processors at CACPUS and up to a hundred processors at the Maui High Performance Computing Center. Special high order numerical methods, based on split operator methods and large matrix Lanczos diagonaliztion preocedures have been developped to treat nonperturbatively such laser-molecule systems. We will describe in the present paper these new methods, their advantages over previous ones, their limitations and possible improvements compatible with new supercomputer technologies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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