On the classical approach to describing the diffusion of cosmic rays in a turbulent medium

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The inhomogeneous structure of the interstellar medium (ISM) is characterized by largescale fluctuations that significantly affect the cosmic ray propagation process. Accounting for this influence can not only lead to adjustments in the diffusion process parameters but even to pass from differential operators to integral ones. The most crucial characteristics of a turbulent medium is its power spectrum. Including appropriate approximations of this spectrum allows us to consider this problem in the framework of the traditional diffusion approach [1, 2]. This article explores the analytical representations of this spectrum applied in the cosmic ray transfer theory, including the four-parameter Uchaikin—Zolotarev approximation, derived from the generalized Ornstein—Zernike equation. Testing of the latter revealed that, with carefully chosen parameters, it accurately replicates numerical modeling results both in the inertial interval and beyond. Therefore, it can be effectively employed in addressing cosmic ray transfer issues within a turbulent interstellar medium.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

Vladimir Uchaikin

Ulyanovsk State University

Autor responsável pela correspondência
Email: vuchaikin@gmail.com

Department of Theoretical Physics

Rússia, Ulyanovsk

Ilya Kozhemyakin

Ulyanovsk State University

Email: kozhilya@gmail.com

Department of Theoretical Physics

Rússia, Ulyanovsk

Vladimir Litvinov

Barnaul Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia

Email: vuchaikin@gmail.com
Rússia, Barnaul

Bibliografia

  1. А. Быков, И. Топтыгин, ЖЭТФ 70, 194 (1990).
  2. V. S. Ptuskin, Sov. Astron. Lett. 14, 255 (1988); https://ui.adsabs.harvard. edu/abs/1988SvAL…14..255P
  3. P. Reichherzer, L. Merten, J. Dörner, J. Becker Tjus, M. J. Pueschel, and E. G. Zweibel, SN Appl. Sci. 4, 15 (2022); https://link.springer.com/10.1007/ s42452-021-04891-z
  4. В. Зацепин, А. Панов, Н. Сокольская, Дж. Адамс мл., Х. Ан, Г. Башинджагян, Дж. Ваттс, Дж. Вефель, Дж. Ву, Т. Гузик, И. Изберт, К. Ким, М. Кристл, Е. Кузнецов, М. Панасюк, Э. Сио, Дж. Чанг, А. Фазели, Письма в Астрон. журн. 35, 377 (2009).
  5. A. Erlykin and A. Wolfendale, Astropart. Phys. 25, 183 (2006); https:// linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0927650506000041
  6. E. S. Seo and V. S. Ptuskin, Astrophys. J. 431, 705 (1994); http://adsabs. harvard.edu/doi/10.1086/174520
  7. B. R. Ragot and J. G. Kirk, Astron. Astrophys. 327, 432 (1997); https://ui. adsabs.harvard.edu/abs/1997A&A…327..432R
  8. В. В. Учайкин, УФН 183, 1175 (2013); http://ufn.ru/ru/articles/2013/11/ b/
  9. В. В. Учайкин, А. Д. Ерлыкин, Р. Т. Сибатов, УФН 193, 233 (2023); https: //ufn.ru/ru/articles/2023/3/a/
  10. L. I. Dorman, Cosmic Rays in the Earth’s Atmosphere and Underground (Kluwer Academ. Publ., Dordrecht; Boston, 2004).
  11. R. C. Tautz and A. Dosch, Phys. Plasmas 20, 022302 (2013); https://doi.org/ 10.1063%2F1.4789861
  12. J. Giacalone and J. R. Jokipii, Astrophys. J. 520, 204 (1999); https:// iopscience.iop.org/article/10.1086/307452
  13. A. Shalchi and B. Weinhorst, Adv. Space Res. 43, 1429 (2009); https:// linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0273117709000052
  14. А. С. Монин, А. М. Яглом, Статистическая гидромеханика. Механика турбулентности (Наука, Москва, 1967).
  15. B. B. Mandelbrot, The Fractal Geometry of Nature (W. H. Freeman, San Francisco, 1982).
  16. V. V. Uchaikin and V. M. Zolotarev, Chance and Stability: Stable Distributions and their Applications (Walter de Gruyter, 1999).
  17. V. V. Uchaikin, Gen. Relativ. Grav. 36, 1689 (2004).
  18. В. В. Учайкин, Итоги науки и техн. Сер. Соврем. мат. и ее прил. Темат. обз. 220, 125 (2023); https://doi.org/10.36535/0233-6723-2023-220-125-144
  19. В. В. Учайкин, Итоги науки и техн. Сер. Соврем. мат. и ее прил. Темат. обз. 221, 128 (2023); https://doi.org/10.36535/0233-6723-2023-221-128-147
  20. В. В. Учайкин, Итоги науки и техн. Сер. Соврем. мат. и ее прил. Темат. обз. 222, 115 (2023); https://doi.org/10.36535/0233-6723-2023-222-115-133
  21. T. Nozakura, Mon. Not. Roy. Astron. Soc. 243, 543 (1990).
  22. S. Buonocore and M. Sen, AIP Advanc. 11, 055221 (2021); https://doi.org/ 10.1063/5.0049401
  23. P. Peebles, The Large-scale Structure of the Universe, Princeton Series in Physics (Princeton University Press, 1980); https://press.princeton.edu/books/ paperback/9780691209838/the-large-scale-structure-of-the-universe
  24. L. Brandt and F. Coletti, Ann. Rev. Fluid Mech. 54, 159 (2022).
  25. D. Falceta-Gongalves, G. Kowal, E. Falgarone, and A. C.-L. Chian, Nonlin. Proc. Geophys. 21, 587 (2014); https://npg.copernicus.org/articles/21/587/ 2014/
  26. T. Inoue, R. Yamazaki, and S.-I. Inutsuka, Astrophys. J. 695, 825 (2009); https: //iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-637X/695/2/825
  27. J.-F. Robitaille, A. Abdeldayem, I. Joncour, E. Moraux, F. Motte, P. Lesaffre, and A. Khalil, Astron. Astrophys. 641, A138 (2020); https://www.aanda.org/10.1051/ 0004-6361/201937085
  28. J. Cho and A. Lazarian, Mon. Not. Roy. Astron. Soc. 345, 325 (2003); https: //academic.oup.com/mnras/article/345/1/325/984760
  29. B. Burkhart, A. Lazarian, V. Ossenkopf, and J. Stutzki, Astrophys. J. 771, 123 (2013); https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-637X/771/2/123

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. (a–z) Ultrasonic approximations of the power spectra of turbulent velocity fluctuations in four different regimes numerically modeled in [25–27]. Dashed curves represent the modeling results, solid curves represent their approximations using formula (4). Sloping lines correspond to purely power-law spectra.

Baixar (477KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».