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Enregistrement W2560293435 · doi:10.1021/acs.jpclett.6b02613

Identifying Strong-Field Effects in Indirect Photofragmentation Reactions

2016· article· en· W2560293435 sur OpenAlexaff
Chuan‐Cun Shu, Kaijun Yuan, Daoyi Dong, Ian R. Petersen, André D. Bandrauk

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of New South Wales
Mots-clésField (mathematics)BreakupChemical physicsAngular momentumWave packetChemistryPhotodissociationQuantumPhysicsAtomic physicsMolecular physicsPhotochemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring molecular breakup processes induced by light-matter interactions has both fundamental and practical implications. However, it remains a challenge to elucidate the underlying reaction mechanism in the strong field regime, where the potentials of the reactant are modified dramatically. Here we perform a theoretical analysis combined with a time-dependent wavepacket calculation to show how a strong ultrafast laser field affects the photofragment products. As an example, we examine the photochemical reaction of breaking up the molecule NaI into the neutral atoms Na and I, which due to inherent nonadiabatic couplings are indirectly formed in a stepwise fashion via the reaction intermediate NaI*. By analyzing the angular dependencies of fragment distributions, we are able to identify the reaction intermediate NaI* from the weak to the strong field-induced nonadiabatic regimes. Furthermore, the energy levels of NaI* can be extracted from the quantum interference patterns of the transient photofragment momentum distribution.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,221

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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