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Enregistrement W2290446546 · doi:10.1063/1.4953895

High quality electron beam acceleration by ionization injection in laser wakefields with mid-infrared dual-color lasers

2016· article· en· W2290446546 sur OpenAlexfundno aff
Ming Zeng, Ji Luo, Min Chen, W. B. Mori, Z. M. Sheng, B. Hidding

Notice bibliographique

RevuePhysics of Plasmas · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEupraxia PharmaceuticalsNational Key Research and Development Program of ChinaShanghai Jiao Tong UniversityLeverhulme Trust
Mots-clésPhysicsLaserIonizationLaser beam qualityAtomic physicsElectronFar-infrared laserPlasmaLaser power scalingOpticsAccelerationWavelengthPlasma accelerationLaser beamsNuclear physicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the laser wakefield acceleration, suppression of beam energy spread while keeping sufficient charge is one of the key challenges. In order to achieve this, we propose bichromatic laser ionization injection with combined laser wavelengths of 2.4 μm and 0.8 μm for wakefield excitation and triggering electron injection via field ionization, respectively. A laser pulse at 2.4 μm wavelength enables one to drive an intense acceleration structure with a relatively low laser power. To further reduce the requirement of laser power, we also propose to use carbon dioxide as the working gas medium, where carbon acts as the injection element. Our three dimensional particle-in-cell simulations show that electron beams at the GeV energy level with both low energy spreads (around 1%) and high charges (several tens of picocoulomb) can be obtained by the use of this scheme with laser peak power totaling sub-100 TW.

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 enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,582

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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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