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Enregistrement W2031314630 · doi:10.1088/0953-4075/47/11/115003

Floquet calculation of harmonic generation from hydrogen molecular ions in strong monochromatic laser fields

2014· article· en· W2031314630 sur OpenAlexaff
Ts. Tsogbayar, Marko Horbatsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics B Atomic Molecular and Optical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloquet theoryHigh harmonic generationAtomic physicsIonIonizationPhysicsSchrödinger equationLaserSpectral lineHarmonicQuantum mechanicsNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present Floquet calculations of high harmonic generation (HHG) for the lowest two electronic states of the $\mbox{H}_2^+$ ion by strong continuous-wave laser fields. We solve the non-Hermitian matrix problem to get accurate solutions to the periodic time-dependent Schr\"odinger equation (TDSE) by applying a pseudospectral representation combined with a complex absorbing potential method. This represents an alternative approach to direct TDSE solutions to obtain the harmonic spectra for the ion. We compare our HHG rates for the lower and upper states of $\mbox{H}^{+}_{2}$, which correspond to the gerade and ungerade ground states in the field-free case, with previously obtained results in the literature. We show that the enhancement of the ionization rates at the critical internuclear separation $R_{c}\approx 8\,au$ plays some role in the appearance of very strong harmonic orders $n=5-11$ at $\lambda = 1064\,nm$ and $n=5-9$ at $\lambda = 800\,nm$ and intensity $I=10^{14}\,W/cm^{2}$.

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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,614

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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