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Enregistrement W2334382025 · doi:10.1088/1742-6596/688/1/012112

Control and ultra-short pulse generation in stimulated Raman backscattering

2016· article· en· W2334382025 sur OpenAlexaff
Miloš M. Škorić, Ljubomir Nikolić, Ljupčo Hadžievski, D. Batani, Seiji Ishiguro, K. Mima

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserPhysicsSaturation (graph theory)Nonlinear systemInertial confinement fusionRaman scatteringRaman spectroscopyPulse (music)PlasmaFOIL methodAtomic physicsOpticsComputational physicsMaterials scienceNuclear physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stimulated Raman scattering (SRS) is a great concern for laser fusion, causing an energy and symmetry loss and target preheating. In particular, for dominating backward SRS (BRS), a complexity of nonlinear saturation was revealed. Recently, to develop lasers at multi-exawatts and beyond, relevant to high-energy physics, a proposed Raman amplification based on BRS met a restrictive operation window. Here, we stress BRS generics that due to a nonlinear frequency shift (relativistic/trapping effect), it nonlinearly saturates with intermittent pulsations. A break up of Manley-Rowe invariants explains a non-steady saturation. Further, a coherent pulsation BRS regime is proposed for femto-sec pulse generation in a thin exploding foil plasma, with parameter scalings investigated by analytics and particle simulations.

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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,308

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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