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Enregistrement W3213921807 · doi:10.1103/physrevlett.127.213201

Tracking the Ionization Site in Neutral Molecules

2021· article· en· W3213921807 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensJoint Attosecond Science LaboratoryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésIonizationDiatomic moleculeElectronElectron ionizationWave packetPhotoionizationTunnel ionizationField desorptionBound state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a diatomic molecule is exposed to intense light, the valence electron may tunnel from a higher potential (corresponding to an upfield atom) due to the suppressed internuclear barrier. This process is known as ionization enhancement and is a key mechanism in strong field ionization of molecules. Alternatively, the bound electron wave function can evolve adiabatically in the laser field, resulting in ionization from the downfield atom. Here, we introduce a method to quantify the relative contribution of these two processes. Applying this method to experimentally measured electron momenta distributions following strong field ionization of N_{2} with infrared laser light, we find approximately a 2∶1 ratio of electrons ionized from a downfield atom, relative to upfield. This suggests that the bound state wave function largely adapts adiabatically to the changing laser field, although the nonadiabatic process of ionization enhancement still contributes even in neutral molecules. Our method can be applied to any diatomic neutral molecule to better understand the evolution of the initially bound electron wave packet and hence the nature of the molecular ionization process.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,229

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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