Inverse faraday effect magnetic field generation in laser induced plasma
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. Laser plasma interactions with high intensity laser pulses can produce high magnetic fields in the 10's of MG range. One technique for generating high magnetic fields in under dense plasmas is via the Inverse Faraday Effect (IFE) which has been shown to induce axial magnetic fields in the MG range using circularly polarized light [1]. It is also proposed that similar fields could be induced using linearly polarized light where higher order angular momentum modes [2] are employed to couple the required angular momentum to the electrons. We wish to study this magnetic field generation in under dense plasma and are carrying out a simulation study of the expected fields.IFE is a phenomenon in which the circularly polarized light propagates through a non-linear medium, transmits angular momentum to the electrons and induces an axial magnetic field [3]. This picture gets more complicated with hot electron generation by the propagation of the intense laser pulse through the plasma, which in addition generates an axial current and solenoidal magnetic field. We have carried out initial Large Scale PIC (LSP) simulations to predict the scaling law for this hot electron generation and hence the expected magnetic field levels. Data will be shown for various parameters of laser plasma interaction with different densities and intensities in the threshold relativistic intensity range of 1017 to 1019 Wcm-2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».