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Enregistrement W2897235318 · doi:10.1103/physreve.98.043202

Ray-based modeling of cross-beam energy transfer at caustics

2018· article· en· W2897235318 sur OpenAlex
R. K. Follett, J. G. Shaw, J. F. Myatt, V. N. Goncharov, D. H. Edgell, D. H. Froula, J. P. Palastro

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Nuclear Security AdministrationDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsUniversity of RochesterNew York State Energy Research and Development AuthorityU.S. Department of Energy
Mots-clésImplosionInertial confinement fusionPhysicsLaserRadiationComputational physicsOpticsPlasmaBeam (structure)DiscretizationNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-beam energy transfer (CBET) is a laser-plasma instability that significantly impacts laser energy deposition in laser-driven inertial confinement fusion (ICF) experiments. Radiation-hydrodynamics simulations, which are used to design and tune ICF implosions, use ray-based CBET models, but existing models require artificial multipliers to conserve energy and to obtain quantitative agreement with experiments. The discretization of the ray trajectories in traditional ray-based CBET models does not account for the rapid variation in CBET gain as rays pass through caustics. We introduce a model that allows one to treat caustics much more accurately and greatly improves energy conservation. The ray-based CBET calculations show excellent agreement with laser absorption from two-dimensional wave-based calculations (0.3% difference) and a three-dimensional 60-beam OMEGA implosion (2.4% difference) without artificial multipliers.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,318 · 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