Short- and long-term gain dynamics in <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msubsup><mml:mi mathvariant="normal">N</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn><mml:mo>+</mml:mo></mml:msubsup></mml:math> air lasing
Notice bibliographique
Résumé
Air lasing in the nitrogen molecular ion is not well understood because the complex physics responsible for gain is interwoven with pulse propagation in an extreme environment. Here we use a short gas jet to limit the interaction length, thereby removing the propagation effects. We report on several mechanisms that contribute to the decay of gain in different conditions, and experimentally isolate two decay timescales: the decay of long-term gain due to collisional state mixing, and short-term gain that cannot be explained by population inversion. To test the former, we control the inelastic electron scattering rate by varying the gas concentration while keeping the propagation length fixed, and predict the change of the decay using a model of collisional state mixing. We show that the same mechanism causes the decay of rotational wave packets in the states of the ion. Finally, we simulate the complex modulations of gain due to rotational wave packets and the propagation of the probe pulse through the evolving rotationally excited and inverted medium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».