Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we summarize the beam propagation method (BPM). The method is widely used for the numerical solution of the Helmholtz equation and also for the numerical solution to the nonlinear Schroedinger equation (to be discussed in Chapter 15 dealing with solitons). It is the most powerful technique for studying the propagation of light in integrated optics. The method was originally introduced by Feit and Fleck in the late 1970s [1]. The BPM was initially based on FFT algorithm. Later on it has been extended to finite-difference based BPM schemes (FD-BPM) and finite-element BPM (FE-BPM) and many others. The main characteristics [2] of FD-BPM are the ability to simulate structures with large index discontinuity, less memory and time consumption in modelling complex structures, the possibility to incorporate wide-angle and full vector algorithms and the ability to incorporate transparent boundary conditions. There is a large number of algorithms available in the literature and almost all of them are based on the concept of a propagator. Propagators are mathematical ‘objects’ which propagate fields from one space coordinate to another. An example of the system where propagation takes place, known as an optical waveguide, is shown in Fig. 12.1. It splits input optical signal into two arms, see also Fig. 12.2. The role of BPM is to determine field profile along the waveguide knowing the distribution of refractive index over the whole waveguide.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,016 |
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 ».