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Enregistrement W4411353321 · doi:10.1017/hpl.2025.10041

A fully three-dimensional kinetic particle-in-cell framework for modeling laser–dielectric interactions: few-cycle pulse damage

2025· article· en· W4411353321 sur OpenAlexaff
Joseph R. Smith, Ziyao Su, Simin Zhang, Charles Varin, Vitali E. Gruzdev, Enam Chowdhury

Notice bibliographique

RevueHigh Power Laser Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensCégep de l'Outaouais
Organismes subventionnairesOffice of ScienceNational Energy Research Scientific Computing CenterEngineering and Physical Sciences Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceDielectricParticle-in-cellPulse (music)Particle (ecology)LaserKinetic energyOpticsOptoelectronicsElectronPhysicsClassical mechanicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a fully three-dimensional kinetic framework for modeling intense short pulse lasers interacting with dielectric materials. Our work modifies the open-source particle-in-cell code EPOCH to include new models for photoionization and dielectric optical response. We use this framework to model the laser-induced damage of dielectric materials by few-cycle laser pulses. The framework is benchmarked against experimental results for bulk silica targets and then applied to model multi-layer dielectric mirrors with a sequence of simulations with varying laser fluence. This allows us to better understand the laser damage process by providing new insight into energy absorption, excited particle dynamics and nonthermal excited particle distributions. We compare common damage threshold metrics based on the energy density and excited electron density.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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