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Enregistrement W1826838044 · doi:10.1103/physrevlett.114.251103

Ultrahigh-Energy Debris from the Collisional Penrose Process

2015· article· en· W1826838044 sur OpenAlexafffund
Emanuele Berti, Richard Brito, Vítor Cardoso

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaEuropean Research CouncilFundação Calouste GulbenkianGovernment of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésPenrose processPhysicsContext (archaeology)Energy (signal processing)Negative energyParticle (ecology)Rotating black holeAstrophysicsQuantum mechanicsAccretion (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soon after the discovery of the Kerr metric, Penrose realized that superradiance can be exploited to extract energy from black holes. The original idea (involving the breakup of a single particle) yields only modest energy gains. A variant of the Penrose process consists of particle collisions in the ergoregion. The collisional Penrose process has been explored recently in the context of dark matter searches, with the conclusion that the ratio η between the energy of postcollision particles detected at infinity and the energy of the colliding particles should be modest (η≲1.5). Schnittman [Phys. Rev. Lett. 113, 261102 (2014)] has shown that these studies underestimated the maximum efficiency by about 1 order of magnitude (i.e., η≲15). In this work we show that particle collisions in the vicinity of rapidly rotating black holes can produce high-energy ejecta and result in high efficiencies under much more generic conditions. The astrophysical likelihood of these events deserves further scrutiny, but our study hints at the tantalizing possibility that the collisional Penrose process may power gamma rays and ultrahigh-energy cosmic rays.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations73
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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