Tailoring of low-temperature-grown gallium arsenide for all-optical device applications
Notice bibliographique
Résumé
Future communications and computing systems will require advanced capabilities to handle the increasing requirements for ever-faster and higher-bandwidth operation. To move beyond the system limits imposed by electronic components, researchers are investigating the use of all-optical components for ultrafast operations such as switching, and time-division multiplexing and demultiplexing. The requirement for operating times to be significantly faster than those possible with electronics means that the optical components must operate in the picosecond or sub-picosecond range. We can also project further desirable features of this new ultrafast technology. All-optical devices require a material with an optical nonlinearity so that one optical beam can control another. Compact devices will require large nonlinearities, so that switching can be effected at modest power levels. Another desirable feature relates to the integrability of these ultrafast switching components with other optoelectronic components such as lasers and detectors. This clearly favors a III-V semiconductor based device. Although normal III-V semiconductor materials exhibit large optical nonlinearities near the band edge, they have a relatively slow (nanosecond) response due to the slow recombination times for the optically-excited carriers. This paper reports our new findings on how the nonlinear optical properties of low temperature-grown GaAs can be tailored via growth and subsequent annealing conditions to yield a material with the desired characteristics for a specific ultrafast device.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».