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Enregistrement W2081216851 · doi:10.1139/v10-108

Nonlinear time-dependent density functional theory investigation and visualization of ionizations in CO<sub>2</sub> — Effects of laser intensities and molecular orientations

2010· article· en· W2081216851 sur OpenAlexafffundvenue
Emmanuel Penka Fowe, André D. Bandrauk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryIonizationTime-dependent density functional theoryAtomic orbitalAtomic physicsMolecular orbitalLaserDensity functional theoryElectronHigh harmonic generationPolarization (electrochemistry)Molecular physicsIonization energyComputational chemistryMoleculePhysicsOpticsIonQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-dependent density functional theory (TDDFT) studies of the ionization of CO2 by intense laser pulses Io ≥ 1 × 1014 W/cm2, at 800 nm are presented using the LB94 and the LDA potentials. Results reveal that for lower laser peak intensity, Io = 3.5 × 1014 W/cm2, the highest occupied molecular orbital (HOMO) contributes significantly to ionization owing to its lower ionization potential (IP), whereas the inner orbitals play the important role for higher laser peak intensities. Even though such lower orbitals have higher IP, the ionization process occurs when orbital densities are maximum along the direction of the laser field polarization. These findings are confirmed through the analysis of the images from the time-dependent electron localization function (TDELF) and the spectra of higher order harmonic generation (HOHG). Additionally, in spite of the IP difference between Kohn–Sham orbitals from LDA and LB94 potentials, our results show almost the same trend for both.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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