Comparative spectra and efficiencies of ions laser-accelerated forward from the front and rear surfaces of thin solid foils
Notice bibliographique
Résumé
The maximum energy of protons that are accelerated forward by high-intensity, short-pulse lasers from either the front or rear surfaces of thin metal foils is compared for a large range of laser intensities and pulse durations. In the regime of moderately long laser pulse durations (300–850fs), and for high laser intensities [(1−6)×1019W∕cm2], rear-surface acceleration is shown experimentally to produce higher energy particles with smaller divergence and a higher efficiency than front-surface acceleration. For similar laser pulse durations but for lower laser intensities (2×1018Wcm−2), the same conclusion is reached from direct proton radiography of the electric fields associated with proton acceleration from the rear surface. For shorter (30–100fs) or longer (1–10ps) laser pulses, the same predominance of rear-surface acceleration in producing the highest energy protons is suggested by simulations and by comparison of analytical models with measured values. For this purpose, we have revised our previous analytical model of rear-surface acceleration [J. Fuchs et al., Nat. Phys. 2, 48 (2006)] to adapt it to the very short pulse durations. Finally, it appears, for the explored parameters, that rear-surface acceleration is the dominant mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».