MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2072121528 · doi:10.1103/physreva.71.053815

Asymmetries in strong-field photoionization by few-cycle laser pulses: Kinetic-energy spectra and semiclassical explanation of the asymmetries of fast and slow electrons

2005· article· en· W2072121528 sur OpenAlexaff
Szczepan Chelkowski, André D. Bandrauk

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSemiclassical physicsAtomic physicsElectronAsymmetryKinetic energyPhotoionizationField (mathematics)LaserIonizationQuantum mechanicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using numerical solutions of a time-dependent Schr\"odinger equation for a hydrogen atom in a linearly polarized few-cycle laser field, we calculate the left-right photoelectron kinetic-energy spectra measured by two opposing detectors placed along the laser polarization vector, with laser focus in the center. The fastest electrons show huge asymmetries strongly dependent on the laser carrier-envelope (CE) phase which confirms the recent theoretical results [D. B. Milosevic et al., Opt. Express 11, 1418 (2003)], obtained from a modified strong field approximation model which includes rescattering by the Coulomb potential. This asymmetry can also be explained by a simple semiclassical model in which the electron after tunneling through a potential barrier returns to the proton and is elastically backscattered in the presence of the laser field thus acquiring energy close $10{U}_{p}$ where ${U}_{p}$ is the electron ponderomotive energy in the laser field. We also present a semiclassical interpretation of counterintuitive left-right asymmetries of slow electrons discussed in our previous work [Phys. Rev. A. 70, 013815 (2004)]. Our analysis shows that the Coulomb attraction from the proton must be included in the standard tunneling model in order to account for the CE phase dependent angular asymmetry seen in our previous numerical calculations.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,316

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations70
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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