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
1秒前
2秒前
研友_Z7myRL发布了新的文献求助10
4秒前
XIAOWANG发布了新的文献求助10
5秒前
chenzheng完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
Echo应助野心家采纳,获得10
7秒前
明明发布了新的文献求助10
7秒前
荆展鹏发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
orixero应助内向晓蓝采纳,获得30
9秒前
hana发布了新的文献求助10
9秒前
Z100发布了新的文献求助10
11秒前
Re完成签到,获得积分10
11秒前
qq发布了新的文献求助10
11秒前
三川故里完成签到,获得积分20
12秒前
Minions发布了新的文献求助50
12秒前
紫梦发布了新的文献求助10
12秒前
科目三应助Holly采纳,获得10
13秒前
勤奋酒窝完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
15秒前
naturehome发布了新的文献求助10
15秒前
复成完成签到 ,获得积分10
16秒前
上官若男应助XIAOWANG采纳,获得10
16秒前
17秒前
17秒前
18秒前
18秒前
18秒前
唐唐应助孤独的根号三采纳,获得10
19秒前
周一应助幸福遥采纳,获得10
21秒前
21秒前
学术小天才完成签到,获得积分10
22秒前
老妖发布了新的文献求助10
22秒前
科研通AI6.1应助阿扎尔采纳,获得10
22秒前
23秒前
24秒前
aaa完成签到,获得积分20
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
VASCULITIS(血管炎)Rheumatic Disease Clinics (Clinics Review Articles) —— 《风湿病临床》(临床综述文章) 1000
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 801
The Psychological Quest for Meaning 800
Digital and Social Media Marketing 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5977450
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7338065
关于积分的说明 16010164
捐赠科研通 5116845
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2746683
邀请新用户注册赠送积分活动 1715088
关于科研通互助平台的介绍 1623852