MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6964634579 · doi:10.3204/pubdb-2020-01030

Double-pulse speckle contrast correlations with near Fourier transform limited free-electron laser light using hard split-and-delay

2020· article· en· W6964634579 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDESY Publication Database (PUBDB) (Deutsches Elektronen-Synchrotron) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDivision of Materials Sciences and EngineeringSLAC National Accelerator LaboratoryArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesOffice of ScienceHamburg Centre for Ultrafast ImagingDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationNational Research Foundation of KoreaU.S. Department of Energy
Mots-clésSpeckle patternCoherence (philosophical gambling strategy)Fourier transformLaserSpatial coherenceFemtosecondCoherence lengthNanosecondScattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to deliver two coherent X-ray pulses with precise time-delays ranging from a few femtoseconds to nanoseconds enables critical capabilities of probing ultra-fast phenomena in condensed matter systems at X-ray free electron laser (FEL) sources. Recent progress made in the hard X-ray split-and-delay optics developments now brings a very promising prospect for resolving atomic-scale motions that were not accessible by previous time-resolved techniques. Here, we report on characterizing the spatial and temporal coherence properties of the hard X-ray FEL beam after propagating through split-and-delay optics. Speckle contrast analysis of small-angle scattering measurements from nanoparticles reveals well-preserved transverse coherence of the beam. Measuring intensity fluctuations from successive X-ray pulses also reveals that only single or double temporal modes remain in the transmitted beam, corresponding to nearly Fourier transform limited pulses.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDESY Publication Database (PUBDB) (Deutsches Elektronen-Synchrotron)Même sujetEcology and biodiversity studiesTravaux en français237 207