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Enregistrement W1971700217 · doi:10.1109/cleo.2000.906882

Polarization-dependence in multiquantum well lasers and semiconductor optical amplifiers: probing interwell transport effects

2000· article· en· W1971700217 sur OpenAlexaff
Dayan Ban, Edward C. Wong, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum wellCharge-carrier densityLaserOptical amplifierSemiconductorSemiconductor laser theorySemiconductor optical gainOptoelectronicsMaterials sciencePolarization (electrochemistry)PhotonicsAmplifierOpticsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. The advantages and opportunities associated with the use of multiple quantum wells (MQWs) in semiconductor laser and semiconductor optical amplifier (SOA) active regions are accompanied by challenges. In a system with many wells separated by spatially thick or energetically high barriers, injected nonequilibrium carriers may become nonuniformly distributed among the wells. The subject of nonuniform carrier density distributions has attracted significant attention because it results in degradation in both static and dynamic performance: increased threshold current, above-threshold efficiency roll-off, lowered dynamic performance and worsened chirp. While the mechanisms underlying the problem of interwell carrier density nonuniformity have been clarified via numerical modeling, the phenomenon remains to be observed directly via experiment. We propose a method of using the difference in the dependence of TE vs. TM modal gain on nonuniformity of carrier density as a direct experimental probe of interwell transport effects. We illustrate the proposed mechanism: due to the difference in the spatial configurations of TE and TM optical modes, the TE and TM modes sample differently the effects of a nonuniform distribution of carriers among the wells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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