Electronic State Population Dynamics upon Ultrafast Strong Field Ionization and Fragmentation of Molecular Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Air lasing from single ionized ${\mathrm{N}}_{2}^{+}$ molecules induced by laser filamentation in air has been intensively investigated and the mechanisms responsible for lasing are currently highly debated. We use ultrafast nitrogen $K$-edge spectroscopy to follow the strong field ionization and fragmentation dynamics of ${\mathrm{N}}_{2}$ upon interaction with an ultrashort 800 nm laser pulse. Using probe pulses generated by extreme high-order harmonic generation, we observe transitions indicative of the formation of the electronic ground $X^{2}{\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}}_{g}^{+}$, first excited $A{^{2}\mathrm{\ensuremath{\Pi}}}_{u}$, and second excited $B^{2}{\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}}_{u}^{+}$ states of ${\mathrm{N}}_{2}^{+}$ on femtosecond timescales, from which we can quantitatively determine the time-dependent electronic state population distribution dynamics of ${\mathrm{N}}_{2}^{+}$. Our results show a remarkably low population of the $A^{2}{\mathrm{\ensuremath{\Pi}}}_{u}$ state, and nearly equal populations of the $X^{2}{\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}}_{g}^{+}$ and $B^{2}{\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}}_{u}^{+}$ states. In addition, we observe fragmentation of ${\mathrm{N}}_{2}^{+}$ into N and ${\mathrm{N}}^{+}$ on a timescale of several tens of picoseconds that we assign to significant collisional dynamics in the plasma, resulting in dissociative excitation of ${\mathrm{N}}_{2}^{+}$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».