Zobrazeno 1 - 10
of 699
pro vyhledávání: '"STRAND, A. E."'
Transition path theory (TPT) offers a powerful formalism for extracting the rate and mechanism of rare dynamical transitions between metastable states. Most applications of TPT either focus on systems with modestly sized state spaces or use collectiv
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.01452
Publikováno v:
J. Chem. Phys., 157, 054104, 2022
We present an approach based upon binary tree tensor network (BTTN) states for computing steady-state current statistics for a many-particle 1D ratchet subject to volume exclusion interactions. The ratcheted particles, which move on a lattice with pe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.04107
Publikováno v:
J. Chem. Phys., 156, 221103, 2022
The study of Brownian ratchets has taught how time-periodic driving supports a time-periodic steady state that generates nonequilibrium transport. When a single particle is transported in one dimension, it is possible to rationalize the current in te
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.03531
Publikováno v:
Phys. Rev. E 102, 012141 (2020)
It is well-known that Brownian ratchets can exhibit current reversals, wherein the sign of the current switches as a function of the driving frequency. We introduce a spatial discretization of such a two-dimensional Brownian ratchet to enable spectra
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.14350
We report the analytical nuclear gradient theory for complete active space second-order perturbation theory (CASPT2) with imaginary shift, which is commonly used to avoid divergence of the perturbation expression. Our formulation is based on the Lagr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.06718
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Planta, 2019 Apr 01. 249(4), 1007-1015.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/48702164
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Ball, Nicholas M., Brunner, Robert J., Myers, Adam D., Strand, Natalie E., Alberts, Stacey L., Tcheng, David
We apply machine learning in the form of a nearest neighbor instance-based algorithm (NN) to generate full photometric redshift probability density functions (PDFs) for objects in the Fifth Data Release of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS DR5). We
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0804.3413