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Enregistrement W2949157900 · doi:10.3847/1538-4357/ab2909

Toward a Full MHD Jet Model of Spinning Black Holes. I. Framework and a Split Monopole Example

2019· article· en· W2949157900 sur OpenAlexaff
Lei Huang, Zhen Pan, Cong Yu

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMagnetohydrodynamicsBernoulli's principleClassical mechanicsMechanicsMagnetic fieldJet (fluid)PlasmaMagnetic monopoleEquations of motionQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we construct a framework for investigating the magnetohydrodynamical jet structure of spinning black holes (BHs), where electromagnetic fields and fluid motion are governed by the Grad–Shafranov equation and the Bernoulli equation, respectively. Assuming steady and axisymmetric jet structure, we can self-consistently obtain electromagnetic fields, fluid energy density, and velocity within the jet, given proper plasma loading and boundary conditions. Specifically, we structure the two coupled governing equations as two eigenvalue problems, and develop full numerical techniques for solving them. As an example, we explicitly solve the governing equations for the split monopole magnetic field configuration and simplified plasma loading on the stagnation surface where the poloidal fluid velocity vanishes. As expected, we find the rotation of magnetic field lines is dragged down by fluid inertia, and the fluid as a whole does not contribute to energy extraction from the central BH, i.e., the magnetic Penrose process is not working. However, if we decompose the charged fluid as two oppositely charged components, we find the magnetic Penrose process does work for one of the two components when the plasma loading is low enough.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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