SHYEE-PLASMA

摘要螺旋波是磁化等离子体波，类似于地球电离层中的哨声波，用于产生高密度实验室等离子体。我们证明可以通过改变天线螺旋度或磁场方向来反转放电方向。如果存在径向密度梯度，模拟将重现这些发现。包含这种密度梯度的螺旋波动方程会产生一个调制磁场，该磁场会放大右旋螺旋模式，但会减弱左旋螺旋模式。这首次一致地解释了右手模式相对于左手模式的主导地位以及螺旋等离子体中的放电方向性。 如图右手半螺旋天线。半个射频周期内的电流以绿色显示，圆柱坐标系以黑色显示，不同方位角模式的发射方向以蓝色显示。 实验这里介绍的实验是在 Madison Awake 原型机 (MAP) 上进行的，如图 2 所示。MAP 由一根 2 m 长的硼硅酸盐玻璃管组成，内径为 52 mm，外径为 58 mm。 MAP 由一根 2 m 长的硼硅酸盐玻璃管组成，内径为 52 mm，外径为 58 mm。 14 个线圈在设备中心 1.6 m 处产生 49 mT 的非常均匀的磁场，在末端达到 55 mT。在图 2 中，场可以向左或向右定向。带有 1 厘米宽带的 10 厘米长天线以右侧或左侧方向缠绕，用于激发螺旋等离子体。天线位于实验中心，轴向位 ...

先来个小测试1234import pandas as pdprint("Setup complete.") Setup complete. 1.In the cell below, create a DataFrame fruits that looks like this: 123# Your code goes here. Create a dataframe matching the above diagram and assign it to the variable fruits.fruits = pd.DataFrame({'Apples': [30], 'Bananas': [21]})print(fruits) Apples Bananas 0 30 21 2.Create a dataframe fruit_sales that matches the diagram below: 123# Your code goes here. Create ...

导入所需的库文件：在Python项目中，使用以下代码导入OpenCV库 1import cv2 加载人脸识别模型：将预训练好的人脸识别模型（如Haar级联分类器）下载到本地并加载它 1face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:/shyee/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') 调用摄像头并进行实时人脸识别：使用OpenCV调用电脑摄像头，并在每个视频帧上进行人脸检测和识别。 1234567891011121314151617181920212223242526video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 0代表默认的摄像头设备while True: # 读取视频帧 ret, frame = video_capture.read() # 将视频帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 在灰度 ...

摘要我们描述了一个一维等离子体动力学代码 UFEM，它是专门为处理圆柱形低温等离子体中的射频波激发和传播而设计的。该代码应该广泛应用于螺旋波驱动等离子体源的设计和研究，螺旋波驱动等离子体源越来越多地用于工业等离子体处理。该代码包括碰撞耗散的影响和重要的并行电子动力学，例如描述波吸收所必需的朗道阻尼。它采用电磁势方面的射频场有限元离散化，适用于螺旋波通常传播的较低混合频率范围内的波计算。已知有限拉莫尔半径效应在工业等离子体源中可以忽略不计。因此，这些被忽略，导致介电张量大大简化；特别是，避免了平衡梯度项的复杂问题。用户可以从多种标准天线类型的菜单中进行选择，以便可以轻松地执行天线优化。可以使用四种不同的圆柱系统几何形状。复杂天线近场和短波长模式的重要问题可以完全自洽地处理。我们还针对 Alfven 至较低混合频率范围的四种不同波浪条件对 UFEM 和 ISMENE 5 代码进行了基准测试。最后，我们总结了由实际天线驱动的典型螺旋等离子体源条件下的代码结果。 温等离子体介电张量从粒子守恒模型中带有碰撞项的线性化 Vlasov 方程开始 f 是分布函数 n 是密度 v 是碰撞频率 wc ...

摘要机器学习 (ML) 是对计算机系统用于执行特定任务而无需显式编程的算法和统计模型的科学研究。我们日常使用的许多应用程序中的学习算法。每次使用像谷歌这样的网络搜索引擎来搜索互联网时，其如此有效的原因之一是因为学习算法已经学会了如何对网页进行排名。这些算法用于各种目的，例如数据挖掘、图像处理、预测分析等。使用机器学习的主要优点是，一旦算法学会如何处理数据，它就可以自动完成其工作。本文对机器学习算法的广泛应用进行了简要回顾和未来展望。 算法分类 supervised learning decision tree naive bayes support vector machine unsupervised learning principal component analysis k-means semi-supervised learning generative model self training transductive support vector machine reinforcement learning multi-task learning ensembl ...

Titanic作为Kaggle中最经典的机器学习入门算法，总结了机器学习的思路 导入数据123import numpy as np # linear algebraimport pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) 12345678# Input data files are available in the read-only "../input/" directory# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directoryimport osfor dirname, _, filenames in os.walk('datasets/titanic'): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, ...

摘要已经开发出用于对现有和新的材料加工螺旋源进行建模的计算机代码。 Nagoya Ⅲ型、螺旋形和 Stix 线圈天线已被建模，用于研究和检查等离子体密度和温度分布对一小部分 (nfe/ne≈5%) 快电子 (T≈40eV) 功率吸收的影响，这提供了实验中中性气体的电离，以及氩气中体相（T≈3 eV）电子的分布。 “ANTENA”计算机代码最初由 B.McVey 编写，用于研究离子回旋波，经过修改后用于研究和模拟螺旋源。代码中添加了包含径向密度和温度分布的碰撞模型，以研究碰撞对加热机制的影响。详细研究了碰撞和朗道阻尼加热机制的竞争效应，结果表明碰撞在高密度（ne ≥1013 cm-3）的等离子体吸收剖面中起着重要作用。射频波吸收曲线对等离子体密度和温度曲线敏感。研究发现，仅激发 m = +1 方位角模式的部分匝螺旋天线在将功率耦合到假设的等离子体轮廓方面比 Nagoya Ⅲ 型天线更有效。 Stix线圈也因其波热场的轴上峰值而被认为很有前途。 ANTNABrian McVey编写 1984年 该代码计算了各种ICRF天线配置的真空场和线性自洽等离子体场。 随着电场和磁 ...

摘要与扩散室耦合的螺旋源提供了一种更好地控制等离子体处理的新方法。然而，重要的是要了解扩散对从源到位于腔室中的晶片的等离子体的影响。 300 W 氩等离子体从 13.56 MHz（直径 6 厘米，长 20 厘米）圆柱形无磁场源扩散到直径 30 厘米，长 20 厘米的腔室中，已经进行了实验和理论研究。使用移动静电能量分析仪来测量沿源和室的公共轴的电子温度、等离子体电势、等离子体密度和离子能量分布函数（EDF）。开发了基于实验结果的分析模型。尽管源和衬底台之间存在约 40 V 的电势差，但与等离子体膨胀相关的电荷交换碰撞将撞击腔室底部接地探针的离子的平均能量降低至约 3 eV。在 1 μbar 时，碰撞次数太少，无法冷却场中加速的所有离子，并且离子分布函数中仍保留尾部。虽然没有测量，但热中性物也应该作为电荷交换碰撞的结果而产生，并且会撞击基板。 实验装置 用什么方法（模型）测量什么参数？密度测定了Density，使用empirical fit 其中 n(0) 是源中心的密度，C 是与等离子体的几何形状和耦合相关的常数。 等离子体电势等离子体电势是根据分析仪测量的离子电流与鉴别器电压的关系 ...