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Enregistrement W2754802742 · doi:10.1039/c7cp05067d

Exploring coherent electron excitation and migration dynamics by electron diffraction with ultrashort X-ray pulses

2017· article· en· W2754802742 sur OpenAlexafffund
Kai‐Jun Yuan, André D. Bandrauk

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCompute Canada
Mots-clésElectronExcitationUltrafast electron diffractionDiffractionAtomic physicsX-rayDynamics (music)Ultrashort pulsePhysicsElectron diffractionMaterials scienceOpticsLaserNuclear physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring ultrafast charge migration is of great importance in biological and chemical reactions. We present a scheme to monitor attosecond charge migration in molecules by electron diffraction with spatial and temporal resolutions from ab initio numerical simulations. An ultraviolet pulse creates a coherent superposition of electronic states, after which a time-delayed attosecond X-ray pulse is used to ionize the molecule. It is found that diffraction patterns in the X-ray photoelectron spectra show an asymmetric structure, which is dependent on the time delay between the pump-probe pulses, encoding the information of molecular orbital symmetry and chemical bonding. We describe these phenomena by developing an electronic time-dependent ultrafast molecular photoionization model of a coherent superposition state. The periodical distortion of electron diffraction patterns illustrates the evolution of the electronic coherence, providing a tool for attosecond imaging of ultrafast molecular reaction processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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