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Enregistrement W2010982509 · doi:10.1063/1.3529362

Spatially autoresonant stimulated Raman scattering in inhomogeneous plasmas in the kinetic regime

2010· article· en· W2010982509 sur OpenAlexaff
T. Chapman, S. Hüller, P. E. Masson-Laborde, W. Rozmus, D. Pesme

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhysicsPlasmaRaman scatteringEnvelope (radar)Atomic physicsResonance (particle physics)ScatteringElectron densityElectronPhase (matter)Raman spectroscopyOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of spatial autoresonance on backward stimulated Raman scattering in inhomogeneous plasmas is investigated in the regime where the dominant nonlinear frequency shift of the Langmuir wave is due to kinetic effects. By numerically solving the coupled mode equations, the spatial growth of the Langmuir wave is observed to self-adjust so as to cancel the detuning from resonance due to inhomogeneity, giving rise to phase-locked solutions to the electron plasma wave equation. For a single resonant point in a linear density profile, the envelope of the electron plasma wave is characterized by a growth that begins at the resonant point and is proportional to the square of distance propagated. In the more physical case where the scattered light is seeded with a broadband noise, autoresonance may lead to a reflectivity well above the level predicted by the usual Rosenbluth gain factor [M. N. Rosenbluth, Phys. Rev. Lett. 29, 565 (1972)].

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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,519

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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