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Enregistrement W2024990907 · doi:10.1103/physreve.89.042919

Particle energization through time-periodic helical magnetic fields

2014· article· en· W2024990907 sur OpenAlexfundno aff
Dhrubaditya Mitra, Axel Brandenburg, B. Dasgupta, Eyvind Niklasson, A. K. Ram

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum chaos and dynamical systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichael G. DeGroote Institute for Infectious Disease Research, McMaster UniversityVetenskapsrådetUniversity of AlabamaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsKinetic energyMagnetic fieldLyapunov exponentCharged particleExponentPower lawClassical mechanicsChaoticMagnetosphere particle motionParticle (ecology)Quantum mechanicsMathematicsIonNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We solve for the motion of charged particles in a helical time-periodic ABC (Arnold-Beltrami-Childress) magnetic field. The magnetic field lines of a stationary ABC field with coefficients A=B=C=1 are chaotic, and we show that the motion of a charged particle in such a field is also chaotic at late times with positive Lyapunov exponent. We further show that in time-periodic ABC fields, the kinetic energy of a charged particle can increase indefinitely with time. At late times the mean kinetic energy grows as a power law in time with an exponent that approaches unity. For an initial distribution of particles, whose kinetic energy is uniformly distributed within some interval, the probability density function of kinetic energy is, at late times, close to a Gaussian but with steeper tails.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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