MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063501753 · doi:10.1103/physreva.64.023408

Total ionization rates and ion yields of atoms at nonperturbative laser intensities

2001· article· en· W2063501753 sur OpenAlexaff
Andreas Becker, Luis Plaja, Pablo Moreno, Muhammad Nurhuda, F. H. M. Faisal

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConsejería de Educación, Junta de Castilla y LeónDeutsche ForschungsgemeinschaftMinisterio de Educación y CulturaEuropean CommissionAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésPhysicsIonizationAtomic physicsWavelengthIonFloquet theoryLaserAdiabatic processPulse (music)Atom (system on chip)Intensity (physics)OpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate a simply corrected Keldysh-Faisal-Reiss (KFR) rate formula for laser-induced ionization of atoms in the nonperturbative intensity domain. Predictions of the formula are compared, first, with ab initio Floquet calculations, which show good agreement in the nonperturbative intensity domain for not too short wavelengths. Second, they are found to agree with the results of numerical simulations for the H atom, provided the pulse lengths are not shorter than three field cycles, so that the adiabatic rate becomes a valid parameter. Finally, total single-ionization yields predicted by the present model are compared with 36 different experimental data sets for He, Ne, Ar, Kr, and Xe, covering both linear and circular polarizations, and different wavelengths, pulse durations, and intensities; the results show a remarkable overall agreement with the data.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,304

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations88
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review AMême sujetLaser-Matter Interactions and ApplicationsTravaux en français237 207