2D axial-azimuthal particle-in-cell benchmark for low-temperature partially magnetized plasmas
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing need to demonstrate the correctness of computer simulations has highlighted the importance of benchmarks. We define in this paper a representative simulation case to study low-temperature partially-magnetized plasmas. Seven independently developed particle-in-cell codes have simulated this benchmark case, with the same specified conditions. The characteristics of the codes used, such as implementation details or computing times and resources, are given. First, we compare at steady-state the time-averaged axial profiles of three main discharge parameters (axial electric field, ion density and electron temperature). We show that the results obtained exhibit a very good agreement within 5% between all the codes. As <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mi mathvariant="bold-italic">E</mml:mi> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mi mathvariant="bold-italic">B</mml:mi> </mml:math> discharges are known to cause instabilities propagating in the direction of electron drift, an analysis of these instabilities is then performed and a similar behaviour is retrieved between all the codes. A particular attention has been paid to the numerical convergence by varying the number of macroparticles per cell and we show that the chosen benchmark case displays a good convergence. Detailed outputs are given in the supplementary data, to be used by other similar codes in the perspective of code verification.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle