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Enregistrement W4289542070 · doi:10.5281/zenodo.6385030

Generation of electron vortices using non-exact electric fields

2018· article· en· W4289542070 sur OpenAlexafffund
Amir H. Tavabi, Hugo Larocque, Peng‐Han Lu, Martial Duchamp, Vincenzo Grillo, Ebrahim Karimi, Rafal E. Dunin‐Borkowski, Giulio Pozzi

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeCanada Research ChairsDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésVortexElectronElectric fieldPhysicsQuantum electrodynamicsCondensed matter physicsQuantum mechanicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vortices in electron beams can manifest several types of topological phenomena, such as the formation of<br> exotic structures or interactions with topologically structured electromagnetic fields. For instance, the wavefunction of an electron beam can acquire a phase vortex upon propagating through a magnetic monopole, which, in practice, provides a convenient method for generating electron vortex beams. Here, we show how an electric field must be structured in order to achieve a similar e ect. We find that, much as in the case of magnetic fields, closed but not exact electric fields can produce electron vortex beams. We proceed by fabricating a versatile near-obstruction-free device that is designed to approximately produce such fields and we systematically study their influence on incoming electron beams. With such a single device, electron vortex beams that are defined by a wide range of topological charges can be produced by means of a slight variation of an applied voltage. For this reason, this device is expected to be important in applications that rely on the sequential generation and manipulation of di erent types of electron vortices

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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