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Enregistrement W7024787150

Systematic improvement of approximations with smooth models of the Coulomb potential

2018· dissertation· en· W7024787150 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretaría de Ciencia y Técnica, Universidad de Buenos AiresNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaCompute Canada
Mots-clésExtrapolationCoulombCoulomb wave functionWave functionLimitingBasis (linear algebra)Function (biology)Basis function
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orbital-based methods for electronic-structure calculations are limited to atoms or molecules with up to about 50 electrons. This limitation comes from the requirement of a long expansion in basis functions to approximate correctly the wave function. Replacing the Coulomb interaction with a smooth model potential has two main consequences: first, the wave function becomes cuspless and the expansion in basis functions converges more rapidly, and second, the smooth potential describes a weaker interaction at the electronic coalescence point, which leads to the loss of accuracy. This work explores whether one can construct models with smooth, non-singular, potentials, but without compromising accuracy. The key idea is to use extrapolation procedures to predict the energy for the Coulomb interaction from a sequence of (cheaper) calculations for smooth potentials. By replacing the Coulomb electron-electron interaction with a smooth potential, using the semi-stochastic heat-bath configuration interaction method (SHCI) to select key configurations, and extrapolating to the limiting (non-smoothed) Coulomb potential, we were able to retain the accuracy of full configuration interaction (FCI) calculations, at reduced computational cost.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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