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Enregistrement W4387151568 · doi:10.1093/mnras/stad2897

Particle-in-cell simulations – ion beam instabilities and the generation of Alfvén and whistler waves in low β plasma

2023· article· en· W4387151568 sur OpenAlexaff
H. Che, A. O. Benz, G. P. Zank

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsWhistlerAtomic physicsInstabilityPlasmaIonIon beamBeam (structure)Particle-in-cellElectronTwo-stream instabilityOpticsMechanicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Ion beam-driven instabilities in a collisionless space plasma with low β, i.e. low plasma and magnetic pressure ratio, are investigated using particle-in-cell (PIC) simulations. Specifically, the effects of different ion drift velocities on the development of Buneman and resonant electromagnetic (EM) right-handed (RH) ion beam instabilities are studied. Our simulations reveal that both instabilities can be driven when the ion beam drift exceeds the theoretical thresholds. The Buneman instability, which is weakly triggered initially, dissipates only a small fraction of the kinetic energy of the ion beam while causing significant electron heating, owing to the small electron-ion mass ratio. However, we find that the ion beam-driven Buneman instability is quenched effectively by the resonant EM RH ion beam instability. Instead, the resonant EM RH ion beam instability dominates when the ion drift velocity is larger than the Alfvén speed, leading to the generation of RH Alfvén waves and RH whistler waves. We find that the intensity of Alfvén waves decreases with decrease of ion beam drift velocity, while the intensity of whistler waves increases. Our results provide new insights into the complex interplay between ion beams and plasma instabilities in low β collisionless space plasmas.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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