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Enregistrement W1523838838 · doi:10.1103/physrevx.5.031041

From Gyroscopic to Thermal Motion: A Crossover in the Dynamics of Molecular Superrotors

2015· article· en· W1523838838 sur OpenAlexafffund
A. Milner, Aleksey Korobenko, K. Rezaiezadeh, Valery Milner

Notice bibliographique

RevuePhysical Review X · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésRotational energyRotation around a fixed axisIsotropyRotation (mathematics)BirefringenceExcitationAnisotropyOptical tweezersThermalPhysicsRotational transitionThermal equilibriumOpticsMaterials scienceComputational physicsAtomic physicsClassical mechanicsAngular momentumThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Localized heating of a gas by intense laser pulses leads to interesting acoustic, hydrodynamic, and optical effects with numerous applications in science and technology, including controlled wave guiding and remote atmosphere sensing.Rotational excitation of molecules can serve as the energy source for raising the gas temperature.Here, we study the dynamics of energy transfer from the molecular rotation to heat.By optically imaging a cloud of molecular superrotors, created with an optical centrifuge, we experimentally identify two separate and qualitatively different stages of its evolution.The first nonequilibrium "gyroscopic" stage is characterized by the modified optical properties of the centrifuged gas-its refractive index and optical birefringence, owing to the ultrafast directional molecular rotation, which survives tens of collisions.The loss of rotational directionality is found to overlap with the release of rotational energy to heat, which triggers the second stage of thermal expansion.The crossover between anisotropic rotational and isotropic thermal regimes is in agreement with recent theoretical predictions and our hydrodynamic calculations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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