Complete 3D photoelectron momentum vector reconstruction from time-position charged particle imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many charged particle imaging techniques exist which directly measure, at a detector, the transverse position (x, y) and time-of-flight (t) of individual events in order to obtain a full set of 3D coordinates. Where curved velocity-mapping electric field lines are implemented, as in the case of 3D Velocity Map Imaging (3D VMI) and certain COLTRIMS (Cold Target Recoil Ion Momentum Spectroscopy) instruments, the general transformation of (x, y, t)-data into initial 3D recoil momentum vectors (px , py , pz ) is challenging and has not yet been fully addressed. Here we present a detailed and general method for this transformation, illustrated using our 3D VMI spectrometer and the well-known narrow-band photoionization of nitric oxide, for which we demonstrate quantitative agreement with reported values. We additionally show how to measure and correct (i) small errors in the laser polarization axis alignment at the interaction region of a 3D charged particle imaging spectrometer, and (ii) the spatial variation of gain on a microchannel plate (MCP) detector. Improvements to and characterization of our 3D VMI spectrometer yield an electron time-of-flight resolution of 72 ps across the full 40 mm MCP, in combination with pixel-level spatial resolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».