Correlations in the Motion of Atoms in Liquid Argon

物理 卷积(计算机科学) 功能(生物学) 欧米茄 原子物理学 量子力学 数学物理 计算机科学 人工神经网络 进化生物学 生物 机器学习
作者
A. Rahman
出处
期刊:Physical Review [American Institute of Physics]
卷期号:136 (2A): A405-A411 被引量:2596
标识
DOI:10.1103/physrev.136.a405
摘要

A system of 864 particles interacting with a Lennard-Jones potential and obeying classical equations of motion has been studied on a digital computer (CDC 3600) to simulate molecular dynamics in liquid argon at 94.4\ifmmode^\circ\else\textdegree\fi{}K and a density of 1.374 g ${\mathrm{cm}}^{\ensuremath{-}3}$. The pair-correlation function and the constant of self-diffusion are found to agree well with experiment; the latter is 15% lower than the experimental value. The spectrum of the velocity autocorrelation function shows a broad maximum in the frequency region $\ensuremath{\omega}=0.25(\frac{{k}_{B}T}{\ensuremath{\hbar}})$. The shape of the Van Hove function ${G}_{s}(r, t)$ attains a maximum departure from a Gaussian at about $t=3.0\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}12}$ sec and becomes a Gaussian again at about ${10}^{\ensuremath{-}11}$ sec. The Van Hove function ${G}_{d}(r, t)$ has been compared with the convolution approximation of Vineyard, showing that this approximation gives a too rapid decay of ${G}_{d}(r, t)$ with time. A delayed-convolution approximation has been suggested which gives a better fit with ${G}_{d}(r, t)$; this delayed convolution makes ${G}_{d}(r, t)$ decay as ${t}^{4}$ at short times and as $t$ at long times.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
工位瘤子发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
乆乆乆乆发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
付品聪完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
xlz_0226发布了新的文献求助10
2秒前
huxiaomin发布了新的文献求助20
2秒前
大模型应助哈哈采纳,获得10
2秒前
结实E巧蕊发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
海绵研研完成签到,获得积分10
2秒前
Sakura完成签到 ,获得积分10
3秒前
爆米花应助monocle采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
Eana发布了新的文献求助10
3秒前
小菲发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
风吹麦田应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
5秒前
JH发布了新的文献求助10
5秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
沅沅发布了新的文献求助10
5秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
高分求助中
Inorganic Chemistry Eighth Edition 1200
Free parameter models in liquid scintillation counting 1000
Standards for Molecular Testing for Red Cell, Platelet, and Neutrophil Antigens, 7th edition 1000
HANDBOOK OF CHEMISTRY AND PHYSICS 106th edition 1000
ASPEN Adult Nutrition Support Core Curriculum, Fourth Edition 1000
The Psychological Quest for Meaning 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6303659
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8120285
关于积分的说明 17006039
捐赠科研通 5363414
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2848574
邀请新用户注册赠送积分活动 1826007
关于科研通互助平台的介绍 1679821