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Enregistrement W4295846570 · doi:10.1103/physrevlett.129.125001

Electron Modulational Instability in the Strong Turbulent Regime for an Electron Beam Propagating in a Background Plasma

2022· article· en· W4295846570 sur OpenAlexaff
Haomin Sun, Jian Chen, Igor Kaganovich, Alexander V. Khrabrov, Dmytro Sydorenko

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLaboratory Directed Research and DevelopmentU.S. Department of Energy
Mots-clésModulational instabilityPhysicsLangmuir TurbulenceInstabilityPlasmaTwo-stream instabilityPonderomotive forceElectronAtomic physicsPlasma oscillationBeam (structure)Wave packetSpace chargeWaves in plasmasOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study collective processes for an electron beam propagating through a background plasma using simulations and analytical theory. A new regime where the instability of a Langmuir wave packet can grow locally much faster than ion frequency is clearly identified. The key feature of this new regime is an electron modulational instability that rapidly creates a local Langmuir wave packet, which in its turn produces local charge separation and strong ion density perturbations because of the action of the ponderomotive force, such that the beam-plasma wave interaction stops being resonant. Three evolution stages of the process and observed periodic burst features are discussed. Different physical regimes in the plasma and beam parameter space are demonstrated for the first time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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