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Enregistrement W2401842760 · doi:10.3847/0004-637x/823/1/23

NUMERICAL TEST OF DIFFERENT APPROXIMATIONS USED IN THE TRANSPORT THEORY OF ENERGETIC PARTICLES

2016· article· en· W2401842760 sur OpenAlexaff
G. Qin, A. Shalchi

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTest particleGyroradiusDiffusionStatistical physicsNonlinear systemWork (physics)Guiding centerTaylor seriesClassical mechanicsMathematical analysisQuantum mechanicsPlasmaMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recently developed theories for perpendicular diffusion work remarkably well. The diffusion coefficients they provide agree with test-particle simulations performed for different turbulence setups ranging from slab and slab-like models to two-dimensional and noisy reduced MHD turbulence. However, such theories are still based on different analytical approximations. In the current paper we use a test-particle code to explore the different approximations used in diffusion theory. We benchmark different guiding center approximations, simplifications of higher-order correlations, and the Taylor–Green–Kubo formula. We demonstrate that guiding center approximations work very well as long as the particle's unperturbed Larmor radius is smaller than the perpendicular correlation length of the turbulence. Furthermore, the Taylor–Green–Kubo formula and the definition of perpendicular diffusion coefficients via mean square displacements provide the same results. The only approximation that was used in the past in nonlinear diffusion theory that fails is to replace fourth-order correlations by a product of two second-order correlation functions. In more advanced nonlinear theories, however, this type of approximation is no longer used. Therefore, we confirm the validity of modern diffusion theories as a result of the work presented in the current paper.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,145

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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