Crossed beam energy transfer in the presence of laser speckle ponderomotive self-focusing and nonlinear sound waves
Notice bibliographique
Résumé
Crossed beam energy transfer, CBET, is investigated by taking into account the speckle structure of smoothed laser beams that overlap in a plasma with an inhomogeneous flow profile. Using the two-dimensional simulation code Harmony, it is shown how ponderomotive self-focusing of laser speckles in crossing beams can significantly affect the transfer of energy from one beam to the other. The role of plasma flow in speckle self-focusing is investigated and revisited, in particular its consequences in terms of redirection and increasing angular spread of the laser beams due to beam bending and plasma-induced smoothing, respectively. In close-to-sonic flow, the onset of self-focusing in the beam speckle structure occurs at considerably lower beam intensities than expected for the case without flow. CBET and speckle self-focusing can, hence, occur together when two crossed beams with equal frequency resonantly exchange energy via their ponderomotively driven density perturbations flowing with sound speed. From the simulations, it is found that consequences of ponderomotive self-focusing can be expected above an average intensity threshold scaling as IL∼2×1014 W cm−2(λ0/1 μm)−2(Te/ keV ), with an impact on the spatial and temporal coherence of the transmitted light. The density perturbations due to the ponderomotive force of the crossing beams can locally be enhanced in self-focusing speckles, partly leading to shock-like structures. These structures eventually increase the effect of plasma-induced smoothing and are at the origin of the stronger angular spread.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».