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Enregistrement W2771765027 · doi:10.1177/1469066717722156

Applications of the fractional calculus to study the physical theory of ion motion in a quadrupole ion trap

2017· article· en· W2771765027 sur OpenAlexaff
Sarkhosh Seddighi Chaharborj, Abbas Moameni

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Mass Spectrometry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuadrupole ion trapIon trapQuadrupoleIonTrap (plumbing)Radio-frequency quadrupoleFractional calculusStability (learning theory)PhysicsAtomic physicsChemistryIon sourceQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, fractional calculus has been applied to study the motion of ions in a three-dimensional radio frequency quadrupole ion trap; we have called this arrangement a fractional quadrupole ion trap. The main purpose of the article is to show that by controlling the fractional parameter of a trapped ion, one can gain a more efficient mass separation. In what follows, we will see that with decreasing the fractional parameter, we can achieve a smaller first stability region. Note that a small stability diagram will result in a good and acceptable mass separation. Various methods can be proposed to obtain a desired ion acceleration with a sufficient accuracy for good mass separation, which is similar to the one obtained by a fractional ion trap. Some of these methods are using the effects of a damping force, a magnetic field or both on the confinement of particles in the quadrupole ion trap. The first stability regions are plotted for all of the aforementioned methods, and simulation results are provided to compare them with those for the fractional case.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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