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Enregistrement W4311843492 · doi:10.1088/1367-2630/aca994

Super-radiance from a relativistic source

2022· article· en· W4311843492 sur OpenAlexafffund
Christopher M. Wyenberg, Fereshteh Rajabi, Martin Houde

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical properties and cooling technologies in crystalline materials
Établissements canadiensPerimeter InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsRelativistic particleRelativistic speedHamiltonian (control theory)Relativistic quantum chemistryLorentz transformationCoherence (philosophical gambling strategy)Observer (physics)Classical mechanicsSuperradianceStatistical physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cooperative super-radiant emission from a highly relativistic multi-particle source is modeled and solved for the simple case of two particles. An existing model of a single relativistic two-level particle is used to construct a Hamiltonian describing relativistic velocity dependent multi-particle super-radiance. The standard diagrammatic framework is applied to the calculation of time evolution and density operators from this Hamiltonian, demonstrating during the process a departure from standard results and calculation methods. In particular, the so-called vertical photon result of the literature is shown to be modified by the relativistic Lorentz factor of the sample; additionally, a set of coupled differential equations describing certain propagators in the velocity-dependent small sample framework are introduced and solved numerically via a hybrid fourth order Runge–Kutta and convolution approach. The model is applied to the simple case of two highly relativistic particles travelling with slightly differing velocities simulated at varying relativistic mean sample β factors, and velocity coherence requirements for a sample to demonstrate enhanced super-radiant emission in the observer frame are evaluated. These coherence requirements are found to become increasingly restrictive at higher β factors, even in the context of standard results of relativistic velocity differential transformations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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