الرئيسية › دليل الباحثين › E. Chudakov
E. Chudakov
الانتماء : Thomas Jefferson National Accelerator Facility
- 4منشورات (انتماء أمريكي)
- 312مجموع المنشورات
- 13538الاستشهادات
- 56مؤشر h
الملف البحثي
لدى E. Chudakov 4 منشور(ات) مفهرسة (2005–2015). تُنشر أعماله أساسًا في «Physical Review C» و«Physical Review Letters». أكثر مقالاته استشهادًا هو «E00-110 experiment at Jefferson Lab Hall A: Deeply virtual Compton scattering off the proton at 6 GeV» (2015)، وقد استُشهد به 91 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في فرنسا، الجزائر، الإمارات، مصر.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Quantum Chromodynamics and Particle Interactions
- Particle physics theoretical and experimental studies
- Nuclear physics research studies
- High-Energy Particle Collisions Research
- Particle Detector Development and Performance
المنشورات (4)
- E00-110 experiment at Jefferson Lab Hall A: Deeply virtual Compton scattering off the proton at 6 GeV
- Exclusive neutral pion electroproduction in the deeply virtual regime
- Measurement of the He3(e,e′p)pn Reaction at High Missing Energies and Momenta
- Quasielastic He3(e,e′p)H2 Reaction at Q2=1.5 GeV2 for Recoil Momenta up to 1 GeV/c
مجلات النشر
- Physical Review C × 2
- Physical Review Letters × 2
المنشورات حسب السنة
- 20151
- 20111
- 20052
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Rutgers, The State University of New Jersey · Massachusetts Institute of Technology · Old Dominion University · William & Mary · University of Virginia
بلدان المؤلفين المشاركين : فرنسا · الجزائر · الإمارات · مصر
المؤلفون المشاركون
- C. W. DE JAGER
- R. Michaels
- Nilanga K. Liyanage
- John J. LeRose
- Demetrius J. Margaziotis
- P. E. Ulmer
- Douglas W. Higinbotham
- O. Hansen
- R. Gilman
- Ronald D. Ransome
- Konrad A. Aniol
- A. Saha
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.