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Enregistrement W2257889518 · doi:10.5539/apr.v8n1p64

Nonlinear Electron Acoustic Waves in Dissipative Plasma with Superthermal Electrons

2016· article· en· W2257889518 sur OpenAlexvenueno aff
A. Elhanbaly, Ε. K. El-Shewy, A. I. Kassem, H. F. Darweesh

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDust and Plasma Wave Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsElectronDissipative systemPlasmaHyperbolic functionNonlinear systemShock wavePhase portraitSolitonAmplitudeDissipationIon acoustic waveClassical mechanicsQuantum electrodynamicsComputational physicsMechanicsQuantum mechanicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nonlinear properties of small amplitude electron-acoustic ( EA) solitary and shock waves in a homogeneous system of unmagnetized collisionless plasma consisted of a cold electron fluid and superthermal hot electrons obeying superthermal distribution, and stationary ions have been investigated. A reductive perturbation method was employed to obtain the Kadomstev-Petviashvili-Burgers (KP-Brugers) equation. Some solutions of physical interest are obtained. These solutions are related to soliton, monotonic and oscillatory shock waves and their behaviour are shown graphically. The formation of these solutions depends crucially on the value of the Burgers term and the plasma parameters as well. By using the tangent hyperbolic (tanh) method, another interesting type of solution which is a combination between shock and soliton waves is obtained . The topology of phase portrait and potential diagram of the KP-Brugers equation is investigated.The advantage of using this method is that one can predict different classes of the travelling wave solutions according to different phase orbits. The obtained results may be helpful in better understanding of waves propagation in various space plasma environments as well as in inertial confinement fusion laboratory plasmas.

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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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