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Enregistrement W3013345201 · doi:10.1088/1361-6455/ab82e0

Selection of the magnetic quantum number in resonant ionization of neon using an XUV–IR two-color laser field

2020· article· en· W3013345201 sur OpenAlexaff
Serguei Patchkovskii, Marc J. J. Vrakking, D. M. Villeneuve, Hiromichi Niikura

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics B Atomic Molecular and Optical Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensJoint Attosecond Science LaboratoryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésPhotoionizationAtomic physicsIonizationNeonExtreme ultravioletPhysicsExcitationLaserPhoton energyPhotoelectric effectPhotonIonOpticsArgon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A recent experiment (Villeneuve et al 2017 Science 356 1150) has shown that two-color photoionization of neon by the combination of an attosecond XUV pulse train and a moderately strong, linearly polarized IR pulse can preferentially produce photoelectrons with orbital angular quantum number l = 3 (f-wave) and magnetic quantum number m = 0. This result was rationalized by the occurrence of different Stark shifts of m = 0 and | m | = 1 sub-levels in the IR laser field. Here we perform 3D time-dependent Schrödinger equation calculations with a neon effective potential to identify the mechanism for the selective excitation and ionization of m = 0 sub-levels. Calculations of the ionization and excitation yields as a function of the IR intensity and the XUV and IR photon energy reveal that a coupling between two dominant ionization channels involving 3p and 3d intermediate excitations is responsible for the observed m -level selectivity. We compare calculated and measured photoelectron velocity map images and ionization yields over a range of IR intensities and XUV and IR photon energies, and confirm that the m = 0 or | m | = 1 channel, and thus a single set of the quantum numbers, ( J ion , l , m ), can be selected by an appropriate choice of these parameters.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,323

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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