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Record W7104432358 · doi:10.71781/11730

Théorie de la fonctionnelle de la densité : combler le trou (d’échange-corrélation) à l’aide de la fonction d’onde

2024· dissertation· fr· W7104432358 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicAdvanced Chemical Physics Studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsContext (archaeology)LimitingVolunteer work

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse présente une exploration de nouvelles méthodologies en théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) visant à élargir son domaine d’applicabilité en chimie numérique et en sciences des matériaux, particulièrement pour les systèmes présentant de la délocalisation et de la corrélation forte. Trois articles sont présentés, dans lesquels le concept du trou d’échange-corrélation est exploité afin d’extraire d’un système quantique auxiliaire de l’information sur un système physique d’intérêt. Le premier article [Roy, Cuierrier, Ernzerhof, J. Chem. Phys. (2020) ] propose de généraliser l’approche du facteur de corrélation pour la modélisation du trou d’échange-corrélation, précédemment introduite par notre groupe, à une fonction d’onde auxiliaire multiconfigurationnelle. La nouvelle méthode ainsi obtenue, CFXStatic, combine la capacité des fonctionnelles de la densité à représenter la corrélation dynamique au traitement de la corrélation statique fourni par l’approche du champ multiconfigurationnel auto-cohérent (MCSCF). Il est démontré qu’avec un empirisme minimal, cette méthode améliore significativement le traitement des systèmes fortement corrélés, tout en conservant les performances des fonctionnelles de la densité pour les systèmes normaux. Le deuxième article [Roy, Cuierrier, Ernzerhof, J. Phys. Chem. A (2022)] se penche sur des aspects techniques de l’approche du facteur de corrélation, en particulier sa simplification pour en permettre l’implémentation auto-cohérente, essentielle pour les applications pratiques en chimie. Une telle implémentation est présentée pour une fonctionnelle simplifiée du type de l’approximation du gradient méta-généralisée, et ses propriétés sont étudiées, notamment sa performance pour la prédiction d’énergies d’atomisation, de barrières d’activation et de moments dipolaires moléculaires, qui se révèle satisfaisante compte tenu du niveau de complexité réduit de l’approche. Une autre implémentation issue de la simplification d’une fonctionnelle hybride est également présentée dans un chapitre complémentaire. Le troisième article [Roy, Henkes, Ernzerhof, J. Chem. Phys. (2023)] présente une approche nouvelle pour l’approximation du trou d’échange-corrélation. Une équation de Schrödinger locale pour une particule effective est utilisée pour estimer la redistribution des électrons autour d’un électron localisé. Cette approche a été appliquée aux atomes de la série isoélectronique de l'hélium, à la molécule d'hydrogène ainsi qu'au gaz d'électrons homogène et s'est révélée prometteuse pour le traitement des corrélations dynamique et statique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.288 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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