О классическом подходе к описанию диффузии космических лучей в турбулентной среде

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Неоднородная структура межзвездной среды (МЗС) характеризуется крупномасштабными флуктуациями, существенно влияющими на процесс распространения космических лучей. Учет этого влияния может не только заставить внести поправки в параметры диффузионного процесса, но и изменить сами операторы, перейдя от дифференциальных к интегральным. Важнейшей характеристикой турбулентной среды является ее спектр мощности, включение подходящей аппроксимации которого позволяет рассмотреть эту проблему в рамках классического диффузионного подхода [1, 2]. В статье обсуждаются аналитические формы этого спектра, используемые в теории переноса космических лучей, включая 4-параметрическую аппроксимацию Учайкина—Золотарева, полученную на основе обобщенного уравнения Орнштейна—Цернике. Тестирование последней показало, что при подходящем выборе параметров она довольно точно воспроизводит результаты численного моделирования как в инерционном интервале, так и за его пределами, и поэтому может быть эффективно использована в задачах переноса космических лучей в межзвездной турбулентной среде.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. В. Учайкин

Ульяновский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vuchaikin@gmail.com

Кафедра теоретической физики

Россия, Ульяновск

И. И. Кожемякин

Ульяновский государственный университет

Email: kozhilya@gmail.com

Кафедра теоретической физики

Россия, Ульяновск

В. А. Литвинов

Барнаульский юридический институт МВД России

Email: vuchaikin@gmail.com
Россия, Барнаул

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. (а–з) УЗ-аппроксимации спектров мощности турбулентных флуктуаций скорости в четырех различных режимах, численно моделированных в [25–27]. Штриховые кривые представляют результаты моделирования, сплошные — их аппроксимации формулой (4). Наклонные прямые соответствуют чисто степенным спектрам.

Скачать (477KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 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».