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Enregistrement W4367368943 · doi:10.1093/mnras/stad1282

Plasma lensing with magnetic field and a small correction to the Faraday rotation measurement

2023· article· en· W4367368943 sur OpenAlexaff
Xinzhong Er, Ue‐Li Pen, Xiaohui Sun, Dongzi Li

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoPerimeter InstituteCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsFaraday effectWeak gravitational lensingPolarization (electrochemistry)Gravitational lensOpticsBirefringenceRotation (mathematics)Linear polarizationFaraday rotatorStrong gravitational lensingMagnetic fieldAstrophysicsGalaxyLaserGeometryRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Plasma lensing displays interesting characteristics that set it apart from gravitational lensing. The magnetized medium induces birefringence in the two polarization modes. As the lensing deflection grows stronger, e.g. when images form near the critical curve, the geometric delay of the signal can cause rotation in linear polarization, in addition to Faraday rotation. This rotation has a frequency dependence to the power of four. We study the geometric rotation of the lensed image in a Gaussian density model and find that it is necessary to take into account the geometric rotation when estimating magnetized media, especially in the underdense lens. At frequencies of ∼1 GHz or lower, the geometric rotation can dominate. We simulate the flux of lensed images and find that when the image forms near the lensing critical curve, the birefringence can convert the linear polarization and un-polarization pulse into a circular mode. The lensing magnification has the potential to increase the probability of detecting such events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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