二维方肩中的车道形成与簇形成 系统：一种遗传算法方法

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摘要翻译：
引入遗传算法作为寻找有序平衡结构的可靠而有效的工具，我们预测了在不同电晕宽度λ值下方肩系统的最小能量构型。系统地改变不同能量值的压力，我们得到了完整的最小能量构型序列，这为系统以能量优化的方式排列粒子的策略提供了更深入的理解，导致了团簇形成和车道形成的竞争自组装场景。
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英文标题：
《Lane-formation vs. cluster-formation in two dimensional square-shoulder
  systems: A genetic algorithm approach》
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作者：
Julia Fornleitner, Gerhard Kahl
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Statistical Mechanics        统计力学
分类描述：Phase transitions, thermodynamics, field theory, non-equilibrium phenomena, renormalization group and scaling, integrable models, turbulence
相变，热力学，场论，非平衡现象，重整化群和标度，可积模型，湍流
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Soft Condensed Matter        软凝聚态物质
分类描述：Membranes, polymers, liquid crystals, glasses, colloids, granular matter
膜，聚合物，液晶，玻璃，胶体，颗粒物质
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英文摘要：
  Introducing genetic algorithms as a reliable and efficient tool to find ordered equilibrium structures, we predict minimum energy configurations of the square shoulder system for different values of corona width $\lambda$. Varying systematically the pressure for different values of $\lambda$ we obtain complete sequences of minimum energy configurations which provide a deeper understanding of the system's strategies to arrange particles in an energetically optimized fashion, leading to the competing self-assembly scenarios of cluster-formation vs. lane-formation.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/709.0201

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关键词：遗传算法 equilibrium Statistical Introducing Transitions minimum 电晕 shoulder 引入 lambda