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Enregistrement W4407430599 · doi:10.1103/physrevresearch.7.013163

Observation of ponderomotively driven bow shock using Thomson scattering

2025· article· en· W4407430599 sur OpenAlexaff
A. L. Milder, C. Bruulsema, S. Hüller, C. A. Walsh, W. Rozmus, L. Yin, Jan Ludwig, W. A. Farmer, B. J. Albright, Harvey A. Rose, G. F. Swadling

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryNational Nuclear Security AdministrationUniversity of RochesterLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésShock (circulatory)Bow shock (aerodynamics)Thomson scatteringPhysicsScatteringMechanicsShock waveOpticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-energy speckled lasers are known to exert ponderomotive forces on a plasma. This can reduce flow transverse to the propagation of the beams. When coupled with a supersonic flow, this has been shown to lead to the formation of a shock that travels against the flow. Experiments conducted on the OMEGA laser facility have used Thomson scattering to observe density and velocity changes consistent with this ponderomotively driven shock. Comparisons of the data with hydrodynamic simulations with the ponderomotive force, particle-in-cell simulations with a full Maxwell field solver, and hydrodynamic simulations without the ponderomotive force show that this shock feature is only reproduced when accounting for the ponderomotive force.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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