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Enregistrement W6891770723 · doi:10.48550/arxiv.1002.3327

Crystallization of classical multi-component plasmas

2010· preprint· en· W6891770723 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDust and Plasma Wave Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase diagramPlasmaBoundary (topology)CrystallizationPhase (matter)Boundary value problemPhase boundaryPhase equilibriumPhase transition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a method for calculating the equilibrium properties of the liquid-solid phase transition in a classical, ideal, multi-component plasma. Our method is a semi-analytic calculation that relies on extending the accurate fitting formulae available for the one-, two-, and three-component plasmas to the case of a plasma with an arbitrary number of components. We compare our results to those of Horowitz, Berry, & Brown (Phys. Rev. E, 75, 066101, 2007), who use a molecular dynamics simulation to study the chemical properties of a 17-species mixture relevant to the ocean-crust boundary of an accreting neutron star, at the point where half the mixture has solidified. Given the same initial composition as Horowitz et al., we are able to reproduce to good accuracy both the liquid and solid compositions at the half-freezing point; we find abundances for most species within 10% of the simulation values. Our method allows the phase diagram of complex mixtures to be explored more thoroughly than possible with numerical simulations. We briefly discuss the implications for the nature of the liquid-solid boundary in accreting neutron stars.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,128 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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