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Enregistrement W1980537068 · doi:10.1103/physreva.72.023202

Dynamic polarization effects in ion channeling through single-wall carbon nanotubes

2005· article· en· W1980537068 sur OpenAlexaff
Da-Peng Zhou, You‐Nian Wang, Wei Li, Z. L. Mišković

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanotubePhysicsIonAtomic physicsCarbon nanotubeElectronPolarization (electrochemistry)Carbon nanotube quantum dotTransverse planeNanotechnologyQuantum mechanicsMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion channeling through a single-wall carbon nanotube is simulated by solving Newton's equations for ion motion at intermediate energies, under the action of both the surface-atom repulsive forces and the polarization forces due to the dynamic perturbation of the nanotube electrons. The atomic repulsion is described by a continuum potential based on the Thomas-Fermi-Moliere model, whereas the dynamic polarization of the nanotube electrons is described by a two-dimensional hydrodynamic model, giving rise to the transverse dynamic image force and the longitudinal stopping force. In the absence of centrifugal forces, a balance between the image force and the atomic repulsion is found to give rise to ion trajectories which oscillate over peripheral radial regions in the nanotube, provided the ion impact position is not too close to the nanotube wall, the impact angle is sufficiently small, and the incident speed is not too high. Otherwise, the ion is found to oscillate between the nanotube walls, passing over a local maximum of the potential in the center of the nanotube, which results from the image interaction. The full statistical analysis of ${10}^{3}$ ion trajectories has been made to further demonstrate the actual effect of dynamic polarization on the ion channeling.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,762

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations25
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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