MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2064161180 · doi:10.1063/1.1835344

Particle-in-cell simulations of heat flux driven ion acoustic instability

2004· article· en· W2064161180 sur OpenAlexafffund
F. Detering, W. Rozmus, A. V. Brantov, V. Yu. Bychenkov, C. E. Capjack, R. D. Sydora

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsCollisionalityInstabilityAtomic physicsElectronWeibel instabilityPlasmaIonHeat fluxTwo-stream instabilityElectron temperatureAcoustic waveIon acoustic waveParticle-in-cellBremsstrahlungHeat transferMechanicsOpticsNuclear physicsTokamak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The return current instability of ion acoustic waves in a laser heated plasma is studied by means of a collisional particle-in-cell code and theoretical analysis in the regime of nonlocal heat transport. The physical scenario of localized, inverse Bremsstrahlung heating in a single laser hot spot, electron thermal transport, return current of cold electrons, instability of ion acoustic waves, and resulting ion acoustic turbulence are examined in a self-consistent kinetic collisional particle simulation. The observed growth of the return current instability is in excellent agreement with predictions of a linear, nonlocal theory. Ion acoustic fluctuations contribute to the inhibition of thermal transport, which leads to the enhancement of the electron temperature in the center of a hot spot. Increased electron collisionality and hot ion tail production are the dominant saturation mechanisms of the return current instability in a one-dimensional geometry. The effects of the ion acoustic turbulence on other interaction processes are also discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics of PlasmasMême sujetLaser-Plasma Interactions and DiagnosticsTravaux en français237 207