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物理学 > 等离子体物理

arXiv:2112.01638 (physics)
[提交于 2021年12月2日 ]

标题: 混合随机-确定性时变密度泛函理论:用于温暖稠密碳的停能计算

标题: Mixed Stochastic-Deterministic Time-Dependent Density Functional Theory: Application to Stopping Power of Warm Dense Carbon

Authors:Alexander J. White, Lee A. Collins, Katarina Nichols, S. X. Hu
摘要: 温稠密物质(WMD)描述了一种介于凝聚态物质和经典等离子体之间的中间相,在自然和人工系统中都能找到。 在实验室环境中,WDM需要动态地产生。 它通常由激光或脉冲功率产生,并且在实验上很难表征。 测量高能离子在WDM目标中的能量损失,既是一种有前景的诊断方法,也是惯性约束聚变研究的基本重要问题。 然而,电子耦合、简并和量子效应限制了易于计算的动能模型在停止功率方面的准确性,而高温使得凝聚态物质的传统工具,例如时间依赖密度泛函理论(TD-DFT),通常难以处理。 我们开发了一种混合随机-确定性的TD-DFT方法,该方法在保持模型区分所需精度的同时提供了更高效的计算。 最近,这种方法在与WDM碳的实验能量损失测量比较时,相比模型显示出显著的改进。 在这里,我们描述这种方法,并展示其在温稠密碳停止作用中的应用。
摘要: Warm dense matter (WMD) describes an intermediate phase, between condensed matter and classical plasmas, found in natural and man-made systems. In a laboratory setting, WDM needs to be created dynamically. It is typically laser or pulse-power generated and can be difficult to characterize experimentally. Measuring the energy loss of high energy ions, caused by a WDM target, is both a promising diagnostic and of fundamental importance to inertial confinement fusion research. However, electron coupling, degeneracy, and quantum effects limit the accuracy of easily calculable kinetic models for stopping power, while high temperatures make the traditional tools of condensed matter, e.g. Time-Dependent Density Functional Theory (TD-DFT), often intractable. We have developed a mixed stochastic-deterministic approach to TD-DFT which provides more efficient computation while maintaining the required precision for model discrimination. Recently, this approach showed significant improvement compared to models when compared to experimental energy loss measurements in WDM carbon. Here, we describe this approach and demonstrate its application to warm dense carbon stopping acr
主题: 等离子体物理 (physics.plasm-ph) ; 其他凝聚态物理 (cond-mat.other); 高能物理 - 理论 (hep-th); 计算物理 (physics.comp-ph)
引用方式: arXiv:2112.01638 [physics.plasm-ph]
  (或者 arXiv:2112.01638v1 [physics.plasm-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.01638
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: LA-UR-21-31679
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/1361-648X/ac4f1a
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来自: Alexander White [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2021 年 12 月 2 日 23:33:24 UTC (12,864 KB)
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