Particle subensembles in random field with finite correlation time

• Published in: Вопросы атомной науки и техники
• Date: 2019
• Main Authors: Cherniak, O.M., Zasenko, V.I.
• Format: Article
• Language: English
• Published: Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України 2019
• Subjects: Basic plasma physics
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/194591
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Particle subensembles in random field with finite correlation time / O.M. Cherniak, V.I. Zasenko // Problems of atomic science and technology. — 2019. — № 1. — С. 61-63. — Бібліогр.: 9 назв. — англ.

Particle transport in a random electric field across constant magnetic field is studied by numerical simulation and analytical approach. We consider the effects of finite Larmor radius and finite correlation time on evolution of a particle subensemble, i.e. a group of particles which are initially in vicinity of the chosen equipotential line. The account for difference in evolution of subensembles improves agreement with a direct numerical simulation. Перенесення частинок у випадковому електричному полі поперек постійного магнітного поля досліджується в числовому моделюванні з аналітичним наближенням. Розглядається вплив кінцевого радіуса Лармора та кінцевого часу кореляції на еволюцію підансамблів частинок, тобто групи частинок, що перебувають поблизху вибраної еквіпотенціальної лінії в початковий момент. Врахування відмінностей в еволюції підансамблів покращує узгодженість із прямим числовим моделюванням. Перенос частиц в случайном электрическом поле поперек постоянного магнитного поля рассматривается в численном моделировании с аналитическим приближением. Исследуется влияние конечного радиуса Лармора и конечного времени корреляции на эволюцию подансамблей частиц, то есть группы частиц, которые находятся в окрестности выбранной эквипотенциальной линии в начальный момент. Учет различий в эволюции подансамблей улучшает согласие с прямым численным моделированием.