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Enregistrement W7045342997

Ab initio calculation of atomic ground state energies using the in-medium similarity renormalization group

2019· dissertation· en· W7045342997 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenormalizationAb initioHamiltonian (control theory)Ground stateRenormalization groupSimilarity (geometry)Matrix elementBasis (linear algebra)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational many-body physics presents one of the most difficult challenges for theoretical physics.In order to solve many-body physics problems, we consider several choices of basis functions, and describe how to determine matrix elements in each basis for the atomic Hamiltonian evolved in the In-Medium Similarity Renormalization Group.Our results demonstrate that the Laguerre basis functions demonstrate an excellent basis, and we are able to calculate ground state energies of several Noble gases with extreme precision.The results of this research can further be built upon to create a tool for prediction of both nuclear and atomic physics properties ab initio. 1 Abstrait Résoudre un problème à N corps s'avère être un des plus grands défis en physique théorique.Pour résoudre un tel problème, nous considérons plusieurs choix de fonctions de base et décrivons comment déterminer les éléments de l'Hamiltonien de l'atome dans chaque base après que celles-ci aient été évoluées à l'aide du "In-Medium Similarity Renormalization Group".Nos résultats montrent que la base des fonctions de Laguerre est un excellent choix.De plus, nous avons pu calculer l'énergie de l'état fondamental de plusieurs gas nobles avec une très grande précision.Les résultats de cette recherche peuvent servir d'assise pour la création d'un outil pouvant prédire tant les propriétés nucléaires qu'atomiques ab initio.7.12 Hartree-Fock and IM-SRG calculations of the ground state of krypton as a function of the truncation parameter, E max , and the length parameter, b.Dark blue indicates E max =2, cyan is E max =4, increasing in increments of 2, with purple being the highest at E max =12. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .57 7.13 Hartree-Fock and IM-SRG calculations of the ground state of xenon as a function of the truncation parameter, E max , and the length parameter, b.Dark blue indicates E max =2, cyan is E max =4, increasing in increments of 2, with purple being the highest at E max =12. . . . . . . . .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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
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
Publié2019
Routes d'admission1
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